hipBLAS示例程序

news2024/11/18 12:46:07

GPT-4o (OpenAI)

当然！以下是一个简单示例，展示了如何使用hipBLAS库进行矩阵-向量乘法 (GEMV) 的操作。该示例包括初始化 hipBLAS 环境，设置矩阵和向量数据并调用hipBLAS API来执行操作。
首先，确保你已经安装了 ROCm（AMD 的 ROCm 软件平台）以及 hipBLAS 库。
然后，你可以使用以下代码来创建一个hipBLAS示例程序：

#include <iostream>
#include <hip/hip_runtime.h>
#include <hipblas.h>

// 检查hip错误的宏
#define CHECK_HIP_ERROR(error) \
    if (error != hipSuccess) { \
        std::cerr << "HIP Error: " << hipGetErrorString(error) << std::endl; \
        exit(-1);               \
    }

// 检查hipBLAS错误的宏
#define CHECK_HIPBLAS_ERROR(error) \
    if (error != HIPBLAS_STATUS_SUCCESS) { \
        std::cerr << "hipBLAS Error: " << error << std::endl; \
        exit(-1);                           \
    }

int main() {
    // 初始化hipBLAS环境
    hipblasHandle_t handle;
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasCreate(&handle));

    // 矩阵和向量尺寸
    const int M = 3;
    const int N = 3;
    const int lda = M;

    // 分配和初始化主机上的矩阵(A)和向量(x, y)
    float hA[lda * N] = {1.0, 2.0, 3.0,
                         4.0, 5.0, 6.0,
                         7.0, 8.0, 9.0};
    float hx[N] = {1.0, 1.0, 1.0};
    float hy[M] = {0.0, 0.0, 0.0};

    // 分配设备内存
    float *dA, *dx, *dy;
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dA, lda * N * sizeof(float)));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dx, N * sizeof(float)));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dy, M * sizeof(float)));

    // 将数据从主机复制到设备
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(dA, hA, lda * N * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(dx, hx, N * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(dy, hy, M * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice));

    // 调用hipBLAS函数执行矩阵-向量乘法: y = alpha * A * x + beta * y
    float alpha = 1.0f;
    float beta = 0.0f;
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasSgemv(handle, HIPBLAS_OP_N, M, N, &alpha, dA, lda, dx, 1, &beta, dy, 1));

    // 将结果从设备复制回主机
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(hy, dy, M * sizeof(float), hipMemcpyDeviceToHost));

    // 打印结果
    std::cout << "Result y: ";
    for(int i = 0; i < M; i++) {
        std::cout << hy[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 清理
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dA));
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dx));
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dy));
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasDestroy(handle));

    return 0;
}

这个示例展示了如何使用hipBLAS库来执行基本的矩阵-向量乘法。你需要按照以下步骤进行编译和运行：
1. 将此代码保存到一个文件中，例如`hipblas_example.cpp`。
2. 使用以下命令编译该程序（假设你有一个已经配置好的ROCm开发环境）：
sh
hipcc -o hipblas_example hipblas_example.cpp -lhipblas
3. 运行可执行文件：
sh
./hipblas_example
这将打印出乘法结果。
如果你遇到了任何问题，请确保已正确配置并安装了ROCm及相关库。

运行结果

Result y: 12 15 18

Claude3 Opus

以下是一个在hipBLAS中使用单精度矩阵乘法的示例程序：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "hipblas.h"

int main()
{
    const int M = 3;            // 矩阵A的行数
    const int N = 4;            // 矩阵B的列数
    const int K = 5;            // 矩阵A的列数和矩阵B的行数

    std::vector<float> hA(M * K, 1.0f);        // 输入矩阵A
    std::vector<float> hB(K * N, 2.0f);        // 输入矩阵B
    std::vector<float> hC(M * N, 0.0f);        // 输出矩阵C

    float* dA;      // GPU上的矩阵A
    float* dB;      // GPU上的矩阵B
    float* dC;      // GPU上的矩阵C

    hipblasHandle_t handle;
    hipblasCreate(&handle);

    // 在GPU上分配内存
    hipMalloc(&dA, M * K * sizeof(float));
    hipMalloc(&dB, K * N * sizeof(float));
    hipMalloc(&dC, M * N * sizeof(float));

    // 将输入数据从CPU内存复制到GPU内存
    hipMemcpy(dA, hA.data(), M * K * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice);
    hipMemcpy(dB, hB.data(), K * N * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice);

    // 执行矩阵乘法运算
    float alpha = 1.0f;
    float beta = 0.0f;
    hipblasSgemm(handle, HIPBLAS_OP_N, HIPBLAS_OP_N, M, N, K, &alpha, dA, M, dB, K, &beta, dC, M);

    // 将计算结果从GPU内存复制到CPU内存
    hipMemcpy(hC.data(), dC, M * N * sizeof(float), hipMemcpyDeviceToHost);

    // 打印计算结果
    for (int i = 0; i < M; i++)
    {
        for (int j = 0; j < N; j++)
        {
            std::cout << hC[i * N + j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    // 释放GPU内存和hipBLAS句柄
    hipFree(dA);
    hipFree(dB);
    hipFree(dC);
    hipblasDestroy(handle);

    return 0;
}

此示例程序演示了如何在hipBLAS中执行单精度矩阵乘法。程序创建CPU上的输入矩阵A和B，以及输出矩阵C。然后，在GPU上分配内存，并将输入数据从CPU内存复制到GPU内存。接下来，使用`hipblasSgemm`函数执行矩阵乘法运算，并将计算结果从GPU内存复制回CPU内存。最后，输出结果矩阵C并清理GPU内存和hipBLAS句柄。
请注意，运行此示例程序需要正确安装和配置hipBLAS库，并确保硬件和软件环境正确设置和支持GPU加速。如果需要，您可能需要调整示例中定义的参数和数据大小以适应您的实际情况。
如果您有任何问题，请随时提问。

运行结果

10 10 10 10 
10 10 10 10 
10 10 10 10

deepseek

以下是一个使用hipBLAS库进行矩阵乘法的示例程序。这个程序展示了如何初始化hipBLAS库，创建矩阵，并执行矩阵乘法操作。

#include <hip/hip_runtime.h>
#include <hipblas/hipblas.h>
#include <iostream>
#include <vector>

#define CHECK_HIP_ERROR(error) \
    if (error != hipSuccess) { \
        std::cerr << "HIP error: " << error << " at " << __FILE__ << ":" << __LINE__ << std::endl; \
        exit(EXIT_FAILURE); \
    }

#define CHECK_HIPBLAS_ERROR(error) \
    if (error != HIPBLAS_STATUS_SUCCESS) { \
        std::cerr << "hipBLAS error: " << error << " at " << __FILE__ << ":" << __LINE__ << std::endl; \
        exit(EXIT_FAILURE); \
    }

int main() {
    // 矩阵尺寸
    int m = 3;
    int n = 3;
    int k = 3;

    // 创建hipBLAS句柄
    hipblasHandle_t handle;
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasCreate(&handle));

    // 分配主机内存
    std::vector<float> hA(m * k);
    std::vector<float> hB(k * n);
    std::vector<float> hC(m * n);

    // 初始化矩阵A和B
    for (int i = 0; i < m * k; ++i) {
        hA[i] = static_cast<float>(i + 1);
    }
    for (int i = 0; i < k * n; ++i) {
        hB[i] = static_cast<float>(i + 1);
    }

    // 分配设备内存
    float *dA, *dB, *dC;
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dA, m * k * sizeof(float)));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dB, k * n * sizeof(float)));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMalloc(&dC, m * n * sizeof(float)));

    // 将数据从主机传输到设备
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(dA, hA.data(), m * k * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice));
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(dB, hB.data(), k * n * sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice));

    // 执行矩阵乘法
    float alpha = 1.0f;
    float beta = 0.0f;
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasSgemm(handle, HIPBLAS_OP_N, HIPBLAS_OP_N,
                                     m, n, k, &alpha, dA, m, dB, k, &beta, dC, m));

    // 将结果从设备传输到主机
    CHECK_HIP_ERROR(hipMemcpy(hC.data(), dC, m * n * sizeof(float), hipMemcpyDeviceToHost));

    // 打印结果
    std::cout << "Matrix C:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            std::cout << hC[i * n + j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    // 释放设备内存
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dA));
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dB));
    CHECK_HIP_ERROR(hipFree(dC));

    // 销毁hipBLAS句柄
    CHECK_HIPBLAS_ERROR(hipblasDestroy(handle));

    return 0;
}

这个程序首先初始化hipBLAS库并创建一个句柄。然后，它在主机上分配内存并初始化两个矩阵A和B。接着，它在设备上分配内存，并将矩阵A和B从主机传输到设备。之后，它使用hipBLAS库执行矩阵乘法操作，并将结果从设备传输回主机。最后，它打印结果矩阵C，并释放设备内存和销毁hipBLAS句柄。

运行结果

Matrix C:
30 36 42 
66 81 96 
102 126 150

通义灵码

HipBLAS是AMD提供的一个高性能线性代数库，它针对AMD的GPU和CPU进行了优化，支持BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）操作。以下是一个简单的HipBLAS示例程序，演示了如何使用HipBLAS进行矩阵乘法运算。请注意，在实际使用前，确保已经正确安装了HipBLAS库，并在编译时链接相应的库文件。

#include <hipblas.h>
#include <iostream>

// 定义矩阵维度
const int M = 3;
const int N = 3;
const int K = 3;

int main() {
    // 初始化HipBLAS句柄
    hipblasHandle_t handle;
    hipblasCreate(&handle);

    // 分配并初始化主机内存
    float A[M*K], B[K*N], C[M*N], C_result[M*N];
    for(int i = 0; i < M*K; i++) A[i] = 1.0f;
    for(int i = 0; i < K*N; i++) B[i] = 1.0f;
    for(int i = 0; i < M*N; i++) C[i] = 0.0f;

    // 分配设备内存
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    hipMalloc(&d_A, M*K*sizeof(float));
    hipMalloc(&d_B, K*N*sizeof(float));
    hipMalloc(&d_C, M*N*sizeof(float));

    // 将数据从主机复制到设备
    hipMemcpy(d_A, A, M*K*sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice);
    hipMemcpy(d_B, B, K*N*sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice);
    hipMemcpy(d_C, C, M*N*sizeof(float), hipMemcpyHostToDevice);

    // 执行矩阵乘法 GEMM: C = alpha * A * B + beta * C
    const float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
    hipblasSgemm(handle, HIPBLAS_OP_N, HIPBLAS_OP_N,
                 M, N, K, &alpha, d_A, M, d_B, K, &beta, d_C, M);

    // 将结果从设备复制回主机
    hipMemcpy(C_result, d_C, M*N*sizeof(float), hipMemcpyDeviceToHost);

    // 打印结果矩阵
    std::cout << "Result Matrix:\n";
    for(int i = 0; i < M; i++) {
        for(int j = 0; j < N; j++)
            std::cout << C_result[i*N+j] << " ";
        std::cout << "\n";
    }

    // 清理资源
    hipFree(d_A);
    hipFree(d_B);
    hipFree(d_C);
    hipblasDestroy(handle);

    return 0;
}

这个示例程序执行了矩阵A和B的乘法运算（C = A * B），其中矩阵A的大小为MxK，矩阵B的大小为KxN，结果矩阵C的大小为MxN。程序首先初始化HipBLAS句柄，分配内存，然后将数据从主机复制到设备上，执行矩阵乘法运算，并将结果复制回主机打印出来。最后，释放分配的资源并销毁HipBLAS句柄。

运行结果

Result Matrix:
3 3 3 
3 3 3 
3 3 3

编译

hipcc hipblas_sample.cpp -o hipblas_sample -lhipblas -I /home/yong/include/hipblas -v

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