• 21.cuBLAS开发指南中文版--cuBLAS中的Level-2函数sbmv()


    2.6.4. cublassbmv()

    在这里插入图片描述

    cublasStatus_t cublasSsbmv(cublasHandle_t handle, cublasFillMode_t uplo,
                               int n, int k, const float  *alpha,
                               const float  *A, int lda,
                               const float  *x, int incx,
                               const float  *beta, float *y, int incy)
    cublasStatus_t cublasDsbmv(cublasHandle_t handle, cublasFillMode_t uplo,
                               int n, int k, const double *alpha,
                               const double *A, int lda,
                               const double *x, int incx,
                               const double *beta, double *y, int incy)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10

    此函数执行对称带状矩阵向量乘法:

    y = α A x + β y y = \alpha Ax+\beta y y=αAx+βy

    其中 A 是具有 k 个子对角线和超对角线的 n*n 对称带状矩阵,并且是向量,x 和 y 是标量。

    如果 uplo == CUBLAS_FILL_MODE_LOWER 则对称带状矩阵 A 逐列存储,矩阵的主对角线存储在第 1 行,第 2 行的第一个下对角线(从第一个位置开始),第 3 行的第二个下对角线(开始 在第一个位置)等。因此,一般来说,元素 A(i,j) 存储在内存位置 A(1+i-j,j) 中 i=1,…,n 和 i ∈ [ j , m i n ( m , j + k ) ] i \in[j,min(m,j+k)] i[j,min(m,j+k)] 。 此外,在概念上不对应于带状矩阵(右下角 k*k 三角形)中的元素的数组 A 中的元素不被引用。

    如果 uplo == CUBLAS_FILL_MODE_UPPER 则对称带状矩阵 A 逐列存储,矩阵的主对角线存储在第 k+1 行,第 k 行的第一个下对角线(从第一个位置开始),第 k-1 行的第二个下对角线(开始 在第一个位置)等。因此,一般来说,元素 A(1+k+i-j,j) 存储在内存位置 A(1+i-j,j) 中 i=1,…,n 和 i ∈ [ m a x ( 1 , j − k ) , j ] i \in[max(1,j-k),j] i[max(1,jk),j] 。 此外,在概念上不对应于带状矩阵(右下角 k*k 三角形)中的元素的数组 A 中的元素不被引用。

    Param.MemoryIn/outMeaning
    handleinputhandle to the cuBLAS library context.
    uploinputindicates if matrix A lower or upper part is stored, the other symmetric part is not referenced and is inferred from the stored elements.
    ninputnumber of rows and columns of matrix A.
    kinputnumber of sub- and super-diagonals of matrix A.
    alphahost or deviceinput scalar used for multiplication.
    Adeviceinput array of dimension lda x n with lda >= max(1,m).
    ldainputleading dimension of two-dimensional array used to store matrix A.
    xdeviceinput vector with n elements if transa == CUBLAS_OP_N and m elements otherwise.
    incxinputstride between consecutive elements of x.
    betahost or deviceinput scalar used for multiplication, if beta==0 then y does not have to be a valid input.
    ydevicein/out vector at least (1+(m-1)*abs(incy)) elements if transa==CUBLAS_OP_N and at least (1+(n-1)*abs(incy)) elements otherwise.
    incyinputstride between consecutive elements of y.

    该函数可能返回的错误值及其含义如下所列。

    ErrorValueMeaning
    CUBLAS_STATUS_SUCCESS操作成功完成
    CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED库未初始化
    CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE参数 m,n<0 或 incx,incy=0
    CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED该功能无法在 GPU 上启动

    请参考:

    ssbmv, dsbmv

  • 相关阅读:
    旺季来袭,独立站卖家需要注意哪些
    【论文翻译】Rethinking Network Pruning—under the Pre-train and Fine-tune Paradigm
    看我如何连夜自建网站背刺我的求职对手们
    深入理解redis
    HTML5的基础知识的梳理及常用标签
    Leecode刷题 412. Fizz Buzz——二级指针、字符串数组、malloc
    【无线图传】基于FPGA的简易无线图像传输系统verilog开发,matlab辅助验证
    03目标检测-传统方法与深度学习算法对比
    C++11
    【AGC】【认证服务】认证服务Android sdk 登录返回7400
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kunhe0512/article/details/126344493