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1，如何配置cublas symm函數(shù)參數(shù)
2，cuda求絕對值
3，如何用cublas計算逆矩陣
4，cuda生態(tài)環(huán)境的特點
5，請教關(guān)于CUDA矩陣LU分解的算法請各路神人指點一二能解決后續(xù)
6，怎么用gpu跑r語言代碼
7，cublaslib有win32版嗎
8，如何用MATLAB求逆矩陣
9，CUDA和OpenCL有什么區(qū)別
10，CUDA并行計算技術(shù)是啥意思此技術(shù)意義何在硬件

1，如何配置cublas symm函數(shù)參數(shù)

同問。。。

cublas已經(jīng)給你封裝好了，你只需要做4步。 1）在global memory中開辟地址。 2）將數(shù)據(jù)存入global memory。 3）將首地址或者參量傳入cublas，注意cublas是列主元，c/c++是行主元。有一個轉(zhuǎn)制關(guān)系，解決這個問題有兩種方法1.用CUBLAS 文檔中

如何配置cublas symm函數(shù)參數(shù)

2，cuda求絕對值

cuda代碼中可以用歸約思想的，通常可以用來進行數(shù)組中元素求和、求取極值。如果你需要找的是絕對值最大值的話，直接調(diào)用cublas庫也可以。

cuda求絕對值

3，如何用cublas計算逆矩陣

一般考試的時候,矩陣求逆最簡單的辦法是用增廣矩陣如果要求逆的矩陣是A則對增廣矩陣(A E)進行初等行變換 E是單位矩陣將A化到E,此時此矩陣的逆就是原來E的位置上的那個矩陣原理是 A逆乘以(A E) = (E A逆) 初等行變換就是在矩陣的左邊乘以A的逆矩陣得到的至于特殊的...對角矩陣的逆就是以對角元的倒數(shù)為對角元的對角矩陣剩下的只能是定性的比如上三角陣的逆一定是上三角的等等考試的時候不會讓你算太繁的矩陣

你說呢...

如何用cublas計算逆矩陣

4，cuda生態(tài)環(huán)境的特點

并行計算性能的提升，算法優(yōu)化和定制。因為cuad是一個新的基礎(chǔ)架構(gòu)，這個架構(gòu)可以使用GPU來解決商業(yè)問題同時提供了硬件的直接訪問接口，而不必像傳統(tǒng)方式一樣必須依賴圖形API接口來實現(xiàn)GPU的訪問所以它的并行計算性能，和算法優(yōu)化有了新的提升這也是cuda生態(tài)環(huán)境的特點。CUDA是由NVIDIA開發(fā)的用于在GPU上進行高性能計算的并行計算平臺和編程模型。CUDA生態(tài)環(huán)境由CUDA開發(fā)工具包、CUDAGPU驅(qū)動程序和支持CUDA的GPU硬件組成。CUDA生態(tài)環(huán)境為GPU在高性能計算領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強大的支持和算法的優(yōu)化CUDA生態(tài)環(huán)境中提供了各種算法庫和工具，如cuBLAS、cuFFT、cuDNN、NVIDIATensorRT等，使得開發(fā)人員能夠快速構(gòu)建優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)、圖像處理、數(shù)值計算等應(yīng)用程序。

5，請教關(guān)于CUDA矩陣LU分解的算法請各路神人指點一二能解決后續(xù)

我不寫cuda程序, 下面只是我的建議1. 寫一個cpu上串行的lu分解或者cholesky分解的程序, 先確保串行的寫對再說(注意lu分解需要O(n^3)的代價, 也就是有三重循環(huán), 你的程序里好像少了)2. 寫向量內(nèi)積x^Ty, 矩陣乘向量y=Ax, 以及矩陣乘矩陣C=AB的cuda程序(m*n = m*k x k*n, 三個維度要不一樣, 不僅包含的情況廣泛, 也便于測試), 這樣至少保證了你能用cuda駕馭最簡單的三重循環(huán)3. 把串行的lu分解程序復(fù)制一份, 逐步改成cuda的, 串行的原版用于調(diào)試的時候做參考

6，怎么用gpu跑r語言代碼

用BLAS庫進行?，F(xiàn)在做的DNN、CNN都是在底層把計算轉(zhuǎn)換為矩陣乘法。加速矩陣乘法就是用的BLAS庫。很多情況下，application叫做R standard interface，就是單線程實現(xiàn)的矩陣乘的庫，可以很容易地把這個庫替換下面的部分，既可以替換成GPU加速的cuBLAS庫，也可以是多核或多線程的intel的MKL庫和OpenBLAS。通過這種方式，可以很快地提高矩陣運算速度。Linux下有個NVBLAS庫，它其實是cuBLAS的wrapper，從它里面就可以調(diào)整各種精度的矩陣乘。它不僅支持單GPU，還支持多GPU。它的主要好處是對code不需要做任何改變，也就是zero programming effort，只需要把NVBLAS庫load在前面，這個庫就被替換成cuBLAS，跑到GPU上。所以在做應(yīng)用程序開發(fā)，大家通常有一種思路，如果想加速一個計算，就嘗試把這個計算轉(zhuǎn)換成矩陣計算，并加載各種多線程庫或并行庫，那么程序可以得到很快地提高，這其中不需要太多code的重寫。然后看下benchmark，有兩種benchmark。藍色的線是用原來的的R跑的程序，可以看到運行時間多很多，加載了NVBLAS庫以后，運行時間少了很多。其他是一些在很多程序里運用的基礎(chǔ)算法。當程序比較依賴于這種基礎(chǔ)算法，就可以考慮加載很多并行庫，來看程序的運行效果。

7，cublaslib有win32版嗎

cublas.lib有win32版你只需要YaST2SUSE界一個很出眾的地方在于，它們將絕大多數(shù)的系統(tǒng)管理集中于一個名為YaST2（另一個設(shè)置工具）的工具。你可以從YaST2里面處理許多事情――其中一件事就是管理系系統(tǒng)上的軟件。我準備使用最新版本的openSUSE（13.2）和KDE桌面。如果你選擇了GNOME桌面環(huán)境，這不會改變YaST（只是改變你如何找到Y(jié)aST2）。找到Y(jié)aST2的最容易的方式就是，打開KDE“K”菜單，在搜索欄中輸入“yast”（見圖1）。YaST2項出現(xiàn)后，點擊它，即可啟動這款工具。圖1：從KDE菜單打開YasST2配置工具一旦YaST2打開，點擊左側(cè)導(dǎo)航面板上的Software（軟件）項（見圖2），就可以顯示所有可用的與軟件相關(guān)的項。圖2：你可以準備開始使用YaST2來管理軟件了安裝軟件我想演示的第一點就是如何安裝一款軟件。這相當簡單。從YaST2的Software（軟件）部分，點擊SoftwareManagement（軟件管理），等待軟件管理系統(tǒng)打開。

cublas.lib有win32版1.配置環(huán)境我在自己的筆記本配置的caffe，配置的環(huán)境為：Windows 7 64位 + cuda6.5 + Opencv2.49 +VS2013。假設(shè)在配置caffe之前，你已經(jīng)準備好這些。本文中將給出一些編譯好的依賴庫，如果你也是用的Windows 7 64位+VS2013，可以直接使用。2.準備依賴庫在Windows下配置caffe，一個很主要的問題就是依賴庫的編譯。不像在Ubuntu下那么方便，在Windows下，依賴庫都需要使用vs2013進行編譯才能使用。下面我將介紹caffe需要的依賴庫（如果你也是win7 64位+VS2013，可以直接使用我提供的依賴庫）。2.1 boostboost可以下載源碼進行編譯，也可以直接下載安裝文件。我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_1.56_0-msvc-12.0-64.exe注意下載適合你的配置環(huán)境的boost版本即可。下載完畢，雙擊運行安裝文件即可

8，如何用MATLAB求逆矩陣

如何用MATLAB求逆矩陣如果英文好呢，自己看目錄不好還是先看中文的教材，對matlab的框架和功能有了一定的了解后，自己也就看的懂幫助里面的內(nèi)容了，以后不懂再自己查幫助求逆矩陣一般有2種方法： 1、伴隨矩陣法。A的逆矩陣=A的伴隨矩陣/A的行列式。 2、初等變換法。A和單位矩陣同時進行初等行（或列）變換，當A變成單位矩陣的時候，單位矩陣就變成了A的逆矩陣。第2種方法比較簡單，而且變換過程還可以發(fā)現(xiàn)矩陣A是否可逆（即A的行列式是否等于0）。伴隨矩陣的求法參見教材。矩陣可逆的充要條件是系數(shù)行列式不等于零。簡單的inv（）函數(shù)求： a=[4 1 -5;-2 3 1;3 -1 4] a = 4 1 -5 -2 3 1 3 -1 4 >> inv(a) ans = 0.1327 0.0102 0.1633 0.1122 0.3163 0.0612 -0.0714 0.0714 0.1429 如何用matlab求矩陣的廣義逆矩陣舉個例子 A=rand(3，3)； B=inv(A) B為A的逆矩陣如何用stata求矩陣的逆矩陣 pwcorr命令，help一下這個命令即可。相關(guān)性是指兩個變量之間的變化趨勢的一致性,如果兩個變量變化趨勢一致,那么就可以認為這兩個變量之間存在著一定的關(guān)系(但必須是有實際經(jīng)濟意義的兩個變量才能說有一定的關(guān)系)。相關(guān)性分析也是常用的統(tǒng)計方法,用SPSS統(tǒng)計軟件操作起來也很簡單,具體方法步驟如下。選取在理論上有一定關(guān)系的兩個變量,如用X,Y表示,數(shù)據(jù)輸入到SPSS中。從總體上來看,X和Y的趨勢有一定的一致性。為了解決相似性強弱用SPSS進行分析,從分析-相關(guān)-雙變量。打開雙變量相關(guān)對話框,將X和Y選中導(dǎo)入到變量窗口。然后相關(guān)系數(shù)選擇Pearson相關(guān)系數(shù),也可以選擇其他兩個,這個只是統(tǒng)計方法稍有差異,一般不影響結(jié)論。點擊確定在結(jié)果輸出窗口顯示相關(guān)性分析結(jié)果,可以看到X和Y的相關(guān)性系數(shù)為0.766,對應(yīng)的顯著性為0.076,如果設(shè)置的顯著性水平位0.05,則未通過顯著性檢驗,即認為雖然兩個變量總體趨勢有一致性,但并不顯著。相關(guān)分析研究的是兩個變量的相關(guān)性,但你研究的兩個變量必須是有關(guān)聯(lián)的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關(guān)性分析,分析結(jié)果會呈現(xiàn)顯著地相關(guān),但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從數(shù)據(jù)上來說是有一致性,但他們沒有現(xiàn)實意義。如何用cholesky分解求逆矩陣如果使用cholesky分解，則A = RTR R是上三角陣則 A?1=（RTR）?1 = R?1 （RT）?1 =R?1 （R?1） T 矩陣求逆矩陣時如何用初等變換先求出使得矩陣化為單位矩陣的一系列初等變換然后再將這些初等按相反的次序作用于單位矩陣即得逆矩陣如何用逆矩陣解矩陣方程你這個問題其實是線性規(guī)劃里的一個問題，用單純形法即可解。這種不是人解的，應(yīng)該用計算機路徑搜索法，用A里的向量張成的子空間減去C張成的子空間，然后在超平面的棱點上搜索。你的第一個問題，非齊次的顯然比你補充后的問題的難度要大得多。求P,Q的交集，這一步有專門的凸集分離定理Farkas定理。如何用matlab 求矩陣的逆可以調(diào)用matlab中的 inv 函數(shù)。調(diào)用格式如下：Y=inv（x）輸入矩陣X必須為方陣。輸出Y的精度默認為0.0001. 如何用cublas計算逆矩陣一般考試的時候,矩陣求逆最簡單的辦法是用增廣矩陣如果要求逆的矩陣是A 則對增廣矩陣(A E)進行初等行變換 E是單位矩陣將A化到E,此時此矩陣的逆就是原來E的位置上的那個矩陣原理是 A逆乘以(A E) = (E A逆) 初等行變換就是在矩陣的左邊乘以A的逆矩陣得到的至于特殊的...對角矩陣的逆就是以對角元的倒數(shù)為對角元的對角矩陣剩下的只能是定性的比如上三角陣的逆一定是上三角的等等考試的時候不會讓你算太繁的矩陣如何用初等變換求逆矩陣我們假設(shè)給了一個A矩陣，則如何求A得逆矩陣呢我們知道如果PA=E1，則P矩陣是A的逆矩陣。然而A矩陣的每一次行變換都相當于A矩陣左乘了一個初等矩陣P1，所以A的所有行變換可以看為多個初等矩陣左乘A矩陣，即P1P2P3...Pn=P，還有一個條件就是PE2=P，由此可以看出，當A和E2做相同的行變換，且A變成E1矩陣時，E2矩陣變?yōu)镻矩陣，即A的逆矩陣，這里E矩陣標12是為了幫助理解區(qū)分，E1 E2都是單位矩陣。接下來你只需要在A矩陣右邊加一個單位矩陣，然后在對這個組合矩陣進行行變換，使A矩陣變?yōu)镋矩陣，右邊則得到了P矩陣，即A的逆矩陣。純手打，如有誤，請指出！

9，CUDA和OpenCL有什么區(qū)別

從很多方面來看，CUDA和OpenCL的關(guān)系都和DirectX與OpenGL的關(guān)系很相像。如同DirectX和OpenGL一樣，CUDA和OpenCL中，前者是配備完整工具包、針對單一供應(yīng)商(NVIDIA)的成熟的開發(fā)平臺，后者是一個開放的標準。雖然兩者抱著相同的目標：通用并行計算。但是CUDA僅僅能夠在NVIDIA的GPU硬件上運行，而OpenCL的目標是面向任何一種Massively Parallel Processor，期望能夠?qū)Σ煌N類的硬件給出一個相同的編程模型。由于這一根本區(qū)別，二者在很多方面都存在不同： 1）開發(fā)者友好程度。CUDA在這方面顯然受更多開發(fā)者青睞。原因在于其統(tǒng)一的開發(fā)套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常豐富的庫(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA編譯器)所具備的PTX(一種SSA中間表示，為不同的NVIDIA GPU設(shè)備提供一套統(tǒng)一的靜態(tài)ISA)代碼生成、離線編譯等更成熟的編譯器特性。相比之下，使用OpenCL進行開發(fā)，只有AMD對OpenCL的驅(qū)動相對成熟。 2）跨平臺性和通用性。這一點上OpenCL占有很大優(yōu)勢（這也是很多National Laboratory使用OpenCL進行科學(xué)計算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在內(nèi)的多類處理器，并能支持運行在CPU的并行代碼，同時還獨有Task-Parallel Execution Mode，能夠更好的支持Heterogeneous Computing。這一點是僅僅支持數(shù)據(jù)級并行并僅能在NVIDIA眾核處理器上運行的CUDA無法做到的。 3）市場占有率。作為一個開放標準，缺少背后公司的推動，OpenCL顯然沒有占據(jù)通用并行計算的主流市場。NVIDIA則憑借CUDA在科學(xué)計算、生物、金融等領(lǐng)域的推廣牢牢把握著主流市場。再次想到OpenGL和DirectX的對比，不難發(fā)現(xiàn)公司推廣的高效和非盈利機構(gòu)/標準委員會的低效(抑或謹慎，想想C++0x)。很多開發(fā)者都認為，由于目前獨立顯卡市場的萎縮、新一代處理器架構(gòu)(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD編程模型(Intel的ISPC等)的出現(xiàn)，未來的通用并行計算市場會有很多不確定因素，CUDA和OpenCL都不是終點，我期待未來會有更好的并行編程模型的出現(xiàn)(當然也包括CUDA和OpenCL，如果它們能夠持續(xù)發(fā)展下去)。

10，CUDA并行計算技術(shù)是啥意思此技術(shù)意義何在硬件

CUDA　　CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平臺。　　隨著顯卡的發(fā)展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優(yōu)化。在計算上已經(jīng)超越了通用的CPU。如此強大的芯片如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。　　目前只有G80平臺的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合并行計算，而且數(shù)值計算的速度遠遠優(yōu)于CPU。　　CUDA的SDK中的編譯器和開發(fā)平臺支持Windows、Linux系統(tǒng)，可以與Visual Studio2005集成在一起?！　∧壳斑@項技術(shù)處在起步階段，僅支持32位系統(tǒng)，編譯器不支持雙精度數(shù)據(jù)等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎(chǔ)架構(gòu)，這個架構(gòu)可以使用GPU來解決商業(yè)、工業(yè)以及科學(xué)方面的復(fù)雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬件的直接訪問接口，而不必像傳統(tǒng)方式一樣必須依賴圖形API接口來實現(xiàn)GPU的訪問。在架構(gòu)上采用了一種全新的計算體系結(jié)構(gòu)來使用GPU提供的硬件資源，從而給大規(guī)模的數(shù)據(jù)計算應(yīng)用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA采用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發(fā)能力，使開發(fā)者能夠在GPU的強大計算能力的基礎(chǔ)上建立起一種效率更高的密集數(shù)據(jù)計算解決方案?！　腃UDA體系結(jié)構(gòu)的組成來說，包含了三個部分：開發(fā)庫、運行期環(huán)境和驅(qū)動（表2）?！　￠_發(fā)庫是基于CUDA技術(shù)所提供的應(yīng)用開發(fā)庫。目前CUDA的1.1版提供了兩個標準的數(shù)學(xué)運算庫——CUFFT（離散快速傅立葉變換）和CUBLAS（離散基本線性計算）的實現(xiàn)。這兩個數(shù)學(xué)運算庫所解決的是典型的大規(guī)模的并行計算問題，也是在密集數(shù)據(jù)計算中非常常見的計算類型。開發(fā)人員在開發(fā)庫的基礎(chǔ)上可以快速、方便的建立起自己的計算應(yīng)用。此外，開發(fā)人員也可以在CUDA的技術(shù)基礎(chǔ)上實現(xiàn)出更多的開發(fā)庫。　　運行期環(huán)境提供了應(yīng)用開發(fā)接口和運行期組件，包括基本數(shù)據(jù)類型的定義和各類計算、類型轉(zhuǎn)換、內(nèi)存管理、設(shè)備訪問和執(zhí)行調(diào)度等函數(shù)?；贑UDA開發(fā)的程序代碼在實際執(zhí)行中分為兩種，一種是運行在CPU上的宿主代碼（Host Code），一種是運行在GPU上的設(shè)備代碼（Device Code）。不同類型的代碼由于其運行的物理位置不同，能夠訪問到的資源不同，因此對應(yīng)的運行期組件也分為公共組件、宿主組件和設(shè)備組件三個部分，基本上囊括了所有在GPGPU開發(fā)中所需要的功能和能夠使用到的資源接口，開發(fā)人員可以通過運行期環(huán)境的編程接口實現(xiàn)各種類型的計算。

意義就是...讓電腦變的更小..

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cublas，如何配置cublas symm函數(shù)參數(shù)

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1，如何配置cublas symm函數(shù)參數(shù)

2，cuda求絕對值

3，如何用cublas計算逆矩陣

4，cuda生態(tài)環(huán)境的特點

5，請教關(guān)于CUDA矩陣LU分解的算法請各路神人指點一二能解決后續(xù)

6，怎么用gpu跑r語言代碼

7，cublaslib有win32版嗎

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