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我正在尝试在CUBLAS中倍增C = At * B。问题是，在我的代码中(取自 )，在一些矩阵维度中，它似乎工作得很好，int rows_a = 1, cols_a = 200, rows_b = 1, cols_b = 200。在我的代码中，我设置了两个矩阵，然后用CUBLAS函数cublasSgemm做乘法，之后，我用一些CPU函数做同样的矩阵乘法，以检查它是否正常。rows_b * cols_b * sizeof(float));
flo
浏览 12提问于2019-11-14得票数 0
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当一个大的稠密矩阵与它的转置相乘时，是否有一种有效的使用cuBlas的方法？具体而言，是否有任何函数利用结果矩阵是对称的这一事实，从而将乘法次数减少到~2的倍数。
浏览 3提问于2016-04-22得票数 0
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然而，我遇到了一个问题。
我正在测试cuBlas，在图形处理器上做linAlg看起来是个好主意，但有一个问题。使用列主格式的cuBlas实现，由于这不是我最终需要的，我很好奇是否有一种方法可以让BLAS进行矩阵转置？
浏览 1提问于2011-10-16得票数 10
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CUBLAS矩阵加法..多么?
、、、、
我正在尝试使用CUBLAS对两个大的未知大小的矩阵求和。我需要一个完全优化的代码(如果可能)，所以我选择不重写矩阵加法代码(简单)，而是使用CUBLAS，特别是允许对A和C求和的cublasSgemm函数(如果B是单位矩阵)：*C =α*op(A)*op(B)+β*c*
问题是:C和fortran以行为主的格式存储矩阵，cublasSgemm旨在(为了与C++兼容)以列为主的格式工作。您可以指定是否先转置A和B，但不能指定转<
浏览 1提问于2011-03-26得票数 3
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(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
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问题很简单:我有两个矩阵，A和B，它们是M乘以N，其中M >> N。我想首先取A的转置，然后乘以B (A^T * B)，将其乘以C，即N乘以N。我知道cuBlas有一个cublasOperation_t枚举，用于预先转置内容，但不知何故，我没有完全正确地使用它。我的矩阵A和B是以行为主的顺序，即row1 row3 .....在设备内存中。这意味着A要被解释为A-转置，BLAS需要知道我的A是以列为主的顺序
浏览 1提问于2013-01-30得票数 4
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对于一堂课，老师提出的一个问题是矩阵乘以转置的算法成本。用标准的3环矩阵乘法算法，效率为O(N^3)，我想知道是否有一种方法来操纵或利用矩阵*矩阵转置，从而得到一个更快的算法。我知道，当你把一个矩阵乘以它的转置时，由于它是对称的，你必须计算它的较少，但我想不出如何操作一个小于O(n^3)的算法。我知道像Coppensmith和Straussen这样的算法是更快的一
浏览 4提问于2011-09-28得票数 10
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CUBLAS通用矩阵点积
、、、
我编写了一个struct和一些包装"CUBLAS矩阵对象“的函数。typedef struct { uint cols;} matrix;matrixmatrix_free(matrix* w) cudaFree(w->devPtrvals); return 1;函数，该函数从浮点数数组中设置矩阵的值return 1;我有一个<e
浏览 4提问于2013-10-23得票数 1
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二维转置卷积运算是否可以表示为与Toeplitz矩阵的矩阵乘法，就像普通卷积一样？ 我想将一些想法从密集网络推广到卷积网络。对于正常的卷积，这不是问题，因为它们可以表示为与Toeplitz矩阵的矩阵乘法。但我找不到转置卷积的清晰数学公式，所以我不确定这种情况。
浏览 26提问于2019-07-04得票数 1
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我使用垫子解析和cublas计算一个稀疏密乘法:C=A‘* B。A是M*N稀疏矩阵M= 9,633,792，N= 617,004，nnz为28,901,376，S=3
A‘= At以CSR格式存储，使用cusparseScsrmm2计算At *( B’)‘，转置B以改善矩阵B的内存访问，根据文档，如果op(B) = B^T，只支
浏览 3提问于2016-07-03得票数 2
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假设我在图形处理器上有一个维度为A*B的矩阵，其中B (列数)是假设C样式的领先维度。在CUDA (或cublas)中有没有什么方法可以将这个矩阵转置到FORTRAN风格，其中A (行数)成为前导维度？如果在host->device传输过程中可以在保持原始数据不变的情况下进行转置，那就更好了。
浏览 1提问于2012-12-09得票数 5
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目前，我只是尝试在基于cuBLAS的简单线性回归算法的基础上与数据自动化系统实现。矩阵乘法和转位与cublasSgemm函数很好地结合。问题从基于cublas<t>getrfBatched()和cublas<t>getriBatched()函数的矩阵反转开始(参见)。
可以看到，输入这些函数的参数--指向矩阵的指针数组。想象一下，由于先前的计算，我已经为GPU上的(A^T * A)矩阵分配了内
浏览 1提问于2015-08-21得票数 1
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我有一个M*N主机内存矩阵，在复制到设备内存中时，我需要将其转置为N*M矩阵。有没有什么cuda (cuBLAS...)API会这么做吗？我正在使用CUDA 4。谢谢！
浏览 0提问于2013-03-17得票数 3
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我用Mathematica编写了下一个代码，以求矩阵本身转置矩阵的乘法逆：B = A\[Transpose].A;F // MatrixForm
它总是告诉我，矩阵(B)是奇异的，-despite (A)是随机的，而矩阵的转置乘法是可以的！RandomInteger[{1, 20}, {3
浏览 16提问于2021-10-31得票数 1
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我现在想用它的转置来乘一个大型稀疏矩阵(~1M×200 k)。结果矩阵的值将以浮点数表示。
矩阵的乘法及其转置。因此，得到的矩阵是
浏览 7提问于2014-07-04得票数 10
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我知道两个全矩阵乘法的下界是Ω(n^2)。我最初的想法是：(1)对下三角矩阵进行变换，(2)估计这种变换的时间复杂度。full_matrix_multiplication(n)) = Ω(n^2)
现在，我只需要证明O(lower_triangular_matrix_transformation(n))，我需要使三角矩阵成为一个完整的矩阵，所以为了简单起见，我让这个三角矩阵乘以
浏览 2提问于2016-03-11得票数 11
我正在学习这个post和这个post。 我试图用Python，NumPy将计算结果重现为这个post。 H = np.array([[0.1, 0.3, .4],[0.5 , 0.5, 0.9],[0.1, 0.4, 0.5]])w, v = np.linalg.eig(H*H) 与此post相比，np.linalg.eig(H*H)给出的结果截然不同。 为什么会这样呢？
浏览 40提问于2019-06-24得票数 3
我想要多个自转置矩阵。关于X8,100的矩阵的大小。现在它看起来是“MatrixXf h= X*X.transpose()”
( c)有关该等矩阵的快速乘法的任何提示。
浏览 4提问于2014-07-31得票数 1
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我想做的就是当箭头撞上一个盒子时，我找到了一个教程，但它是在C++中，我找不到解决这个问题的方法。实际上这是一道数学题。问题是Java中没有b2MulT或b2Mul函数。当碰撞发生时，我想用旧箭头的值的位置和角度来转换箭头。
浏览 0提问于2014-06-29得票数 1
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