如何在 CUDA 中執行多個矩陣乘法？

Question

我有一個方陣數組int *M[10]; 以便M[i]定位第i個矩陣的第一個元素。 我想將所有矩陣M[i]乘以另一個矩陣N ，以便我收到一個方陣數組int *P[10]作為輸出。

我看到了不同的可能性：

1. 將M[i]的不同元素的計算分配給不同的線程； 例如，我有10矩陣，大小為4x4 ，因此涉及的線程數為160 ； 如何使用 CUDA 來實現這種方法？
2. 在上面例子的框架中，創建一個40x40大小的復合矩陣（即收集10 、 4x4大小的矩陣一起）並使用40x40線程； 但這種方法似乎需要更多時間； 我正在嘗試使用矩陣數組，但我認為我做錯了什么； 如何將這種方法用於10矩陣？ 如何在內核函數中對其進行編碼？

這就是我正在嘗試的；

void GPU_Multi(int *M[2], int *N, int *P[2], size_t width)
{

    int *devM[2];
    int *devN[2];
    int *devP[2];
    size_t allocasize =sizeof(int) *width*width;

    for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) 
    {
        cudaMalloc((void**)&devM[ i ], allocasize );
        cudaMalloc((void**)&devP[ i ], allocasize ); 
    }

    cudaMalloc((void**)&devN, allocasize );

    for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) {

        cudaMemcpy(devM[ i ],M[ i ], allocasize , cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy(devN, N, allocasize , cudaMemcpyHostToDevice);
        dim3 block(width*2, width*2);
        dim3 grid(1,1,1);
        Kernel_Function<<<grid, block>>>  (devM[2], devN, devP[2],width);

        for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) 
        {
            cudaMemcpy(P[ i ], P[ i ], allocatesize, cudaMemcpyDeviceToHost);
            cudaFree(devM[ i ]);   
            cudaFree(devP[ i ]);
        }

    }

Answer 1

我認為通過使用專門為此目的設計的CUBLAS 批處理 gemm 函數（執行大量“相對較小”的矩陣-矩陣乘法運算）可能會實現最快的性能。

即使您想將矩陣數組 ( M[] ) 乘以單個矩陣 ( N )，批處理 gemm 函數也將要求您傳遞N的矩陣數組 (即N[] )，它們都是你的情況也是如此。

編輯：現在我已經通過了一個例子，我似乎很清楚，通過修改下面的例子，我們可以傳遞一個N矩陣，並讓GPU_Multi函數簡單地將單個N矩陣發送到設備，同時傳遞一個N的指針數組，即下面示例中的d_Narray ，所有指針都指向設備上的相同N矩陣。

這是一個完整的批處理 GEMM 示例：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <assert.h>

#define ROWM 4
#define COLM 3
#define COLN 5

#define cudaCheckErrors(msg) \
    do { \
        cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
        if (__err != cudaSuccess) { \
            fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
                msg, cudaGetErrorString(__err), \
                __FILE__, __LINE__); \
            fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
            exit(1); \
        } \
    } while (0)


typedef float mytype;
// Pi = Mi x Ni
// pr = P rows = M rows
// pc = P cols = N cols
// mc = M cols = N rows
void GPU_Multi(mytype **M, mytype **N, mytype **P
  , size_t pr, size_t pc, size_t mc
  , size_t num_mat, mytype alpha, mytype beta)
{

    mytype *devM[num_mat];
    mytype *devN[num_mat];
    mytype *devP[num_mat];
    size_t p_size =sizeof(mytype) *pr*pc;
    size_t m_size =sizeof(mytype) *pr*mc;
    size_t n_size =sizeof(mytype) *mc*pc;
    const mytype **d_Marray, **d_Narray;
    mytype **d_Parray;
    cublasHandle_t myhandle;
    cublasStatus_t cublas_result;

    for(int i = 0 ; i < num_mat; i ++ )
    {
        cudaMalloc((void**)&devM[ i ], m_size );
        cudaMalloc((void**)&devN[ i ], n_size );
        cudaMalloc((void**)&devP[ i ], p_size );
    }
    cudaMalloc((void**)&d_Marray, num_mat*sizeof(mytype *));
    cudaMalloc((void**)&d_Narray, num_mat*sizeof(mytype *));
    cudaMalloc((void**)&d_Parray, num_mat*sizeof(mytype *));
    cudaCheckErrors("cudaMalloc fail");
    for(int i = 0 ; i < num_mat; i ++ ) {

        cudaMemcpy(devM[i], M[i], m_size , cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy(devN[i], N[i], n_size , cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy(devP[i], P[i], p_size , cudaMemcpyHostToDevice);
    }
    cudaMemcpy(d_Marray, devM, num_mat*sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_Narray, devN, num_mat*sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_Parray, devP, num_mat*sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaCheckErrors("cudaMemcpy H2D fail");
    cublas_result = cublasCreate(&myhandle);
    assert(cublas_result == CUBLAS_STATUS_SUCCESS);
    // change to    cublasDgemmBatched for double
    cublas_result = cublasSgemmBatched(myhandle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N
      , pr, pc, mc
      , &alpha, d_Marray, pr, d_Narray, mc
      , &beta, d_Parray, pr
      , num_mat);
    assert(cublas_result == CUBLAS_STATUS_SUCCESS);

    for(int i = 0 ; i < num_mat ; i ++ )
    {
        cudaMemcpy(P[i], devP[i], p_size, cudaMemcpyDeviceToHost);
        cudaFree(devM[i]);
        cudaFree(devN[i]);
        cudaFree(devP[i]);
    }
    cudaFree(d_Marray);
    cudaFree(d_Narray);
    cudaFree(d_Parray);
    cudaCheckErrors("cudaMemcpy D2H fail");

}

int main(){

  mytype h_M1[ROWM][COLM], h_M2[ROWM][COLM];
  mytype h_N1[COLM][COLN], h_N2[COLM][COLN];
  mytype h_P1[ROWM][COLN], h_P2[ROWM][COLN];
  mytype *h_Marray[2], *h_Narray[2], *h_Parray[2];
  for (int i = 0; i < ROWM; i++)
    for (int j = 0; j < COLM; j++){
      h_M1[i][j] = 1.0f; h_M2[i][j] = 2.0f;}
  for (int i = 0; i < COLM; i++)
    for (int j = 0; j < COLN; j++){
      h_N1[i][j] = 1.0f; h_N2[i][j] = 1.0f;}
  for (int i = 0; i < ROWM; i++)
    for (int j = 0; j < COLN; j++){
      h_P1[i][j] = 0.0f; h_P2[i][j] = 0.0f;}

  h_Marray[0] = &(h_M1[0][0]);
  h_Marray[1] = &(h_M2[0][0]);
  h_Narray[0] = &(h_N1[0][0]);
  h_Narray[1] = &(h_N2[0][0]);
  h_Parray[0] = &(h_P1[0][0]);
  h_Parray[1] = &(h_P2[0][0]);

  GPU_Multi(h_Marray, h_Narray, h_Parray, ROWM, COLN, COLM, 2, 1.0f, 0.0f);
  for (int i = 0; i < ROWM; i++)
    for (int j = 0; j < COLN; j++){
      if (h_P1[i][j] != COLM*1.0f)
      {
        printf("h_P1 mismatch at %d,%d was: %f should be: %f\n"
          , i, j, h_P1[i][j], COLM*1.0f); return 1;
      }
      if (h_P2[i][j] != COLM*2.0f)
      {
        printf("h_P2 mismatch at %d,%d was: %f should be: %f\n"
          , i, j, h_P2[i][j], COLM*2.0f); return 1;
      }
    }
  printf("Success!\n");
  return 0;
}

Answer 2

從上面的評論和羅伯特·克羅維拉的回答中可以看出，有不同的可能方法。 每種方法都可以更好地適用於不同的情況，即不同數量N的要相乘的矩陣和不同的矩陣維度MxM 。 讓我總結如下：

1. 如果N小而M大，也許最好的方法是使用從主機代碼調用的cublas<t>gemm ；
2. 如果N適中， M適中，並且如果有至少3.5計算能力的設備可用，那么一個很好的可能性是使用動態並行，即創建N線程的線程網格並啟動cublas<t>gemm內核中的cublas<t>gemm ； 由於需要大量線程，這種方法對於大N或M可能會失敗；
3. 如果N很大而M很小，那么 Robert Crovella 鏈接的 cuBLAS 批處理方法可能會引起人們的興趣；
4. 同樣，如果N大而M小，那么基於 cuBLAS 流的方法值得一試，正如 Robert 的評論中所述；
5. 如果N很大而M很小，則使用N線程的線程網格的方法，每個線程都“手動”計算優化的矩陣乘法可能很有吸引力； 例如，如果必須為4x4矩陣構建矩陣乘法算法，則可以根據乘法 4x4 矩陣的基本乘法數優化每個線程執行的矩陣乘法。

Answer 3

如果數據以行主要順序存儲在主機內存中，並且我們希望執行矩陣乘法並按行主要順序檢索數據，則以下代碼執行此操作

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <assert.h>

#define ROWM 4
#define COLM 3
#define COLN 5

#define cudaCheckErrors(msg) \
    do { \
        cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
        if (__err != cudaSuccess) { \
            fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
                msg, cudaGetErrorString(__err), \
                __FILE__, __LINE__); \
            fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
            exit(1); \
        } \
    } while (0)

void printArrayS(float *ptr, int rows, int cols, char mode, char *name)
{
    printf("%s\n", name);
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            if (mode == 'N') /* Normal mode */
            {
                if (ptr[i * cols + j] >= 0)
                    printf(" %3.6f ", ptr[i * cols + j]);
                else
                    printf("%3.6f ", ptr[i * cols + j]);
            }
            else /* Transpose mode */
            {
                if (ptr[j * rows + i] >= 0)
                    printf("%3.6f ", ptr[j * rows + i]);
                else
                    printf("%3.6f ", ptr[j * rows + i]);
            }
        }
        printf("\n");
    }
}

typedef float mytype;
// Pi = Mi x Ni
// pr = P rows = M rows
// pc = P cols = N cols
// mc = M cols = N rows
void GPU_Multi(mytype **M, mytype **N, mytype **P,
               size_t pr, size_t pc, size_t mc,
               size_t num_mat, mytype alpha, mytype beta)
{
    #define NUM_MAT   2

    mytype *devM[NUM_MAT];
    mytype *devN[NUM_MAT];
    mytype *devP[NUM_MAT];
    size_t p_size = sizeof(mytype) * pr * pc;
    size_t m_size = sizeof(mytype) * pr * mc;
    size_t n_size = sizeof(mytype) * mc * pc;
    const mytype **d_Marray, **d_Narray;
    mytype **d_Parray;
    cublasHandle_t myhandle;
    cublasStatus_t cublas_result;

    for (int i = 0; i < NUM_MAT; i++)
    {
        cudaMalloc((void **)&devM[i], m_size);
        cudaMalloc((void **)&devN[i], n_size);
        cudaMalloc((void **)&devP[i], p_size);
    }
    cudaMalloc((void **)&d_Marray, NUM_MAT * sizeof(mytype *));
    cudaMalloc((void **)&d_Narray, NUM_MAT * sizeof(mytype *));
    cudaMalloc((void **)&d_Parray, NUM_MAT * sizeof(mytype *));
    cudaCheckErrors("cudaMalloc fail");
    for (int i = 0; i < NUM_MAT; i++) {

        cudaMemcpy(devM[i], M[i], m_size, cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy(devN[i], N[i], n_size, cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy(devP[i], P[i], p_size, cudaMemcpyHostToDevice);
    }
    cudaMemcpy(d_Marray, devM, NUM_MAT * sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_Narray, devN, NUM_MAT * sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_Parray, devP, NUM_MAT * sizeof(mytype *), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaCheckErrors("cudaMemcpy H2D fail");
    cublas_result = cublasCreate(&myhandle);
    assert(cublas_result == CUBLAS_STATUS_SUCCESS);
    // change to    cublasDgemmBatched for double
    cublas_result = cublasSgemmBatched(myhandle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N
                                       , pc, pr, mc
                                       , &alpha, d_Narray, pc, d_Marray, mc
                                       , &beta, d_Parray, pc
                                       , NUM_MAT);
    assert(cublas_result == CUBLAS_STATUS_SUCCESS);

    for (int i = 0; i < NUM_MAT; i++)
    {
        cudaMemcpy(P[i], devP[i], p_size, cudaMemcpyDeviceToHost);
        cudaFree(devM[i]);
        cudaFree(devN[i]);
        cudaFree(devP[i]);
    }
    cudaFree(d_Marray);
    cudaFree(d_Narray);
    cudaFree(d_Parray);
    cudaCheckErrors("cudaMemcpy D2H fail");

}

int main() {

    mytype h_M1[ROWM][COLM], h_M2[ROWM][COLM];
    mytype h_N1[COLM][COLN], h_N2[COLM][COLN];
    mytype h_P1[ROWM][COLN], h_P2[ROWM][COLN];
    mytype *h_Marray[2], *h_Narray[2], *h_Parray[2];
    for (int i = 0; i < ROWM; i++)
        for (int j = 0; j < COLM; j++) {
            h_M1[i][j] = (i + j) * 1.0f; h_M2[i][j] = (i - j) * 2.0f;
        }
    for (int i = 0; i < COLM; i++)
        for (int j = 0; j < COLN; j++) {
            h_N1[i][j] = (i + j) * 1.0f; h_N2[i][j] = (i - j) * 1.0f;
        }
    for (int i = 0; i < ROWM; i++)
        for (int j = 0; j < COLN; j++) {
            h_P1[i][j] = 0.0f; h_P2[i][j] = 0.0f;
        }

    printArrayS((float *)h_M1, ROWM, COLM, 'N', "h_M1");
    printArrayS((float *)h_N1, COLM, COLN, 'N', "h_N1");
    printArrayS((float *)h_M2, ROWM, COLM, 'N', "h_M2");
    printArrayS((float *)h_N2, COLM, COLN, 'N', "h_N2");

    h_Marray[0] = &(h_M1[0][0]);
    h_Marray[1] = &(h_M2[0][0]);
    h_Narray[0] = &(h_N1[0][0]);
    h_Narray[1] = &(h_N2[0][0]);
    h_Parray[0] = &(h_P1[0][0]);
    h_Parray[1] = &(h_P2[0][0]);

    GPU_Multi(h_Marray, h_Narray, h_Parray, ROWM, COLN, COLM, 2, 1.0f, 0.0f);

    printArrayS((float *)h_P1, ROWM, COLN, 'N', "h_P1");
    printArrayS((float *)h_P2, ROWM, COLN, 'N', "h_P2");

    return 0;
}

結果

h_M1
 0.000000  1.000000  2.000000
 1.000000  2.000000  3.000000
 2.000000  3.000000  4.000000
 3.000000  4.000000  5.000000
h_N1
 0.000000  1.000000  2.000000  3.000000  4.000000
 1.000000  2.000000  3.000000  4.000000  5.000000
 2.000000  3.000000  4.000000  5.000000  6.000000
h_M2
 0.000000 -2.000000 -4.000000
 2.000000  0.000000 -2.000000
 4.000000  2.000000  0.000000
 6.000000  4.000000  2.000000
h_N2
 0.000000 -1.000000 -2.000000 -3.000000 -4.000000
 1.000000  0.000000 -1.000000 -2.000000 -3.000000
 2.000000  1.000000  0.000000 -1.000000 -2.000000
h_P1
 5.000000  8.000000  11.000000  14.000000  17.000000
 8.000000  14.000000  20.000000  26.000000  32.000000
 11.000000  20.000000  29.000000  38.000000  47.000000
 14.000000  26.000000  38.000000  50.000000  62.000000
h_P2
-10.000000 -4.000000  2.000000  8.000000  14.000000
-4.000000 -4.000000 -4.000000 -4.000000 -4.000000
 2.000000 -4.000000 -10.000000 -16.000000 -22.000000
 8.000000 -4.000000 -16.000000 -28.000000 -40.000000