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CUDAで行列乗算を打ちました。得られた積行列は常にゼロである。私はmatrix multiplication in cudaのようないくつかのサンプルコードを読んで、私の問題を解決しましたが、すべて無駄です。CUDAを使用した行列乗算
エラーが「0」であることを除いて、最大サイズ「幅」（下のコード）は512ではありません。問題のある場所でデバッグできませんでした。 StackOverflowで議論することができるかもしれません。私は言及しています
が機能あなたのMatrixMulKernelで
#include<cuda.h>
#include<stdio.h>
int main(void) {
void MatrixMultiplication(float *, float *, float *, int);
const int Width = 5;
float M[Width*Width], N[Width*Width], P[Width*Width];
for(int i = 0; i < (Width*Width) ; i++) {
M[i] = 5;
N[i] = 5;
P[i] = 0;
}
MatrixMultiplication(M, N, P, Width);
for(int i = 0; i < (Width*Width) ; i++) {
printf("%d \n", P[i]);
}
int quit;
scanf("%d",&quit);
return 0;
}
//Matrix multiplication kernel - thread specification
__global__ void MatrixMulKernel(float *Md, float *Nd, float *Pd, int Width) {
//2D Thread ID
int tx = threadIdx.x;
int ty = threadIdx.y;
//Pvalue stores the Pd element that is computed by the thread
float Pvalue = 0;
for(int k = 0; k < Width ; ++k) {
float Mdelement = Md[ty*Width + k];
float Ndelement = Nd[k*Width + tx];
Pvalue += (Mdelement*Ndelement);
}
Pd[ty*Width + tx] = Pvalue;
}
void MatrixMultiplication(float *M, float *N, float *P, int Width) {
int size = Width*Width*sizeof(float);
float *Md, *Nd, *Pd;
//Transfer M and N to device memory
cudaMalloc((void**)&Md, size);
cudaMemcpy(Md,M,size,cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMalloc((void**)&Nd, size);
cudaMemcpy(Nd,N,size,cudaMemcpyHostToDevice);
//Allocate P on the device
cudaMalloc((void**)&Pd,size);
//Setup the execution configuration
dim3 dimBlock(Width,Width);
dim3 dimGrid(1,1);
//Launch the device computation threads!
MatrixMulKernel<<<dimGrid,dimBlock>>>(Md,Nd,Pd,Width);
//Transfer P from device to host
cudaMemcpy(P,Pd,size,cudaMemcpyDeviceToHost);
//Free device matrices
cudaFree(Md);
cudaFree(Nd);
cudaFree(Pd);
}
適切なコードフォーマットを得るには、4つのスペースですべてのコードをインデントする必要があります。これを簡単に行うには、コードを強調表示してCtrl + Kキーを押します。 –
ありがとうございましたJeff！ただそれを行うつもりだった –
CUDA Cプログラミングガイドには、独自のコードに固執する必要がない場合は、2の累乗以外の次元を持つ行列を処理でき、共有メモリを使用して最適化された素晴らしい行列-mul実装があります。実世界での使用と学習に強くお勧めします。 –