0. 简介

最近作者希望系统性的去学习一下CUDA加速的相关知识，正好看到深蓝学院有这一门课程。所以这里作者以此课程来作为主线来进行记录分享，方便能给CUDA网络加速学习的萌新们去提供一定的帮助。

1. Cublas概念

cuBLAS是一个BLAS的实现，允许用户使用NVIDIA的GPU的计算资源。使用cuBLAS的时候，应用程序应该分配矩阵或向量所需的GPU内存空间，并加载数据，调用所需的cuBLAS函数，然后从GPU的内存空间上传计算结果至主机，cuBLASAPI也提供一些帮助函数来写或者读取数据从GPU中。它包含两套API，一个是常用到的cuBLAS API，需要用户自己分配GPU内存空间，按照规定格式填入数据，；还有一套CUBLASXT API，可以分配数据在CPU端，然后调用函数，它会自动管理内存、执行计算。既然都用cuda了，其实还是用第一套API多一点。

一般对于Cublas函数的学习，我们会在这个网站上学习。

最初，为了尽可能地兼容Fortran语言环境，cuBLAS库被设计成列优先存储的数据格式，不过C/C++是行优先的，我们比较好理解的也是行优先的格式，所以需要费点心思在数据格式上，同时Cublas是索引以1为基准的。头文件为include "cublas_v2.h“。主要适用于三类函数（向量标量、向量矩阵、矩阵矩阵）。

在这里插入图片描述

2. Cublas实现矩阵乘法

现在装好cuda会自带cuBLAS库的。相比与之前的旧库，现在的cuBLAS矩阵运算库有些新特性：

handle更加可控，更加适用于多GPU或CPU多进程。handle是cuBLAS库上下文的句柄，可以把数据、函数等等连接在一起，就想Cuda的stream一样。现在，新版本的cuBLAS可以用简单的函数创建句柄，然后把它绑定到不同的函数、数据上去；非常方便。
所有的函数都可以返回错误标识符cublasStatus_t了。可以更加方便调试，发现代码的具体错误原因。
函数cublasAlloc() and cublasFree()被摒弃了。

目前整个流程大概如下：

...// 准备A, B, C 以及使用的线程网格、线程块的尺寸
// 创建句柄
cublasHandle_thandle;
cublasCreate(&handle);
// 调用计算函数
cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, m, n, k, &alpha, *B, n, *A, k, &beta, *C, n);
// 销毁句柄
cublasDestroy(handle);
...// 回收计算结果，顺序可以和销毁句柄交换

大多数用于计算的cuBLAS函数名字里都包含数据类型信息，表明这个函数专门用于处理float、double还是什么数据类型的。
在这里插入图片描述

2.1 Cublaslevel1函数：标量

cublasStatus_t cublasIsamax(cublasHandle_t handle, int n, const float *x, int incx, int *result)
cublasStatus_t cublasIsamin(cublasHandle_t handle, int n, const float *x, int incx, int *result)

实现功能：

result = max/min( x )

参数意义：

Incx：x的存储间隔

2.2 Cublaslevel2函数：矩阵向量

cublasStatus_t cublasSgemv(cublasHandle_t handle, cublasOperation_t trans, int m, int n, const float *alpha, const float *A, int lda, const float *x, int incx, const float *beta, float *y, int incy)

实现功能：

y = alpha * op ( A ) * x + beta * y

参数意义：

Lda：A的leading dimension，若转置按行优先，则leadingdimension为A的列数
Incx/incy：x/y的存储间隔

2.3 Cublaslevel3函数：矩阵矩阵

cublasStatus_tcublasSgemm(cublasHandle_thandle,
cublasOperation_ttransa, cublasOperation_ttransb,
int m, int n, int k,
const float *alpha, const float *A, int lda, const float *B, int ldb,
const float *beta, float*C, int ldc)

实现功能：

C = alpha * op ( A ) * op ( B ) + beta * C

参数意义：

alpha和beta是标量，A B C是以列优先存储的矩阵

如果transa的参数是CUBLAS_OP_N 则op(A) = A ，如果是CUBLAS_OP_T 则op(A)=A的转置

如果transb的参数是CUBLAS_OP_N 则op(B) = B ，如果是CUBLAS_OP_T 则op(B)=B的转置

Lda/Ldb:A/B的leading dimension，若转置按行优先，则leadingdimension为A/B的列数

Ldc：C的leading dimension，C矩阵一定按列优先，则leading dimension为C的行数

3. cuBLAS代码常用函数

3.1 cublasSetMatrix()

先看个函数cublasSetMatrix()：

cublasSetMatrix(int rows, int cols, int elemSize, const void *A, 
int lda, void *B, int ldb)

这个函数可以把CPU上的矩阵A拷贝到GPU上的矩阵B，两个矩阵都是列优先存储的格式。lda是A的leading dimension ，既然是列优先，那么就是A的行数（A的一列有多少个元素）；ldb同理。与 cublasGetMatrix()函数作用相反

3.2 cublasSscal()

传入矩阵x，总大小为n，每隔incx个数，就乘以alpha。很简单的函数，纯粹为了演示。

cublasSscal(cublasHandle_t handle, int n,const float *alpha,
float *x, int incx)

3.3 cublasCreate()和cublasDestroy()

cublasCreate()和cublasDestroy()为上下文管理函数。使用cuBLAS库函数，必须初始化一个句柄来管理cuBLAS上下文。函数为cublasCreate()，销毁的函数为cublasDestroy()。这些操作全部需要显式的定义，这样用户同时创建多个handle，绑定到不同的GPU上去，执行不同的运算，这样多个handle之间的计算工作就可以互不影响。