问题标签 [cula]

对 CUDA（CULA 或 MAGMA）中的 lapack 例程的调用是否可以在 CUDA 内核中而不是从主机中实例化？（__device 函数而不是 __global 函数）如果不可能，那么如何在 CUDA 中实现（_device）线性代数例程？我的目标是在 CUDA 中并行运行一些 Lapack 函数（sgesvd、sgesv..），并且我的应用程序中的调用必须从设备而不是主机进行。

如何将 Python 的 solve() 合并到 Python CULA 程序中？我在用

结果：

liculaC 和 ctypes 的任何组合都会给我类似的错误。我怎样才能把这个功能带进来？我是否需要使用 C 函数（scanf）或其他东西。谢谢。

我正在使用 Python CULA Sgesv 来求解矩阵运算。当我将 CULA 的答案与线性代数解决方案进行比较时，CULA 会返回正确的数字，但会反转数字的符号。因此，如果真正的解决方案是正的，那么 CULA 解决方案是负的。我已经尝试过 float32 (SGESV) 和 doubles (DGESV) 并且都产生了相同的结果。我不知道我做错了什么。

我构建了一个神经网络，它需要使用 Cholesky 分解和求解三角系统作为其计算的一部分。当然，这意味着我还需要计算整个计算的梯度。

当我尝试编译代码时，我收到错误“没有可用的 Cula”。不幸的是，我无法从网站下载 Cula 。

我想知道是否可以将 CPU 和 GPU 与 theano 混合使用。我需要使用 Cholesky 和 ​​Solve 的矩阵很小 (100x100)，所以我可以在 CPU 上完成这部分。不过，要做到这一点，我需要在 GPU 计算完矩阵后立即将它们传输到 CPU，然后将结果发送回 GPU。是否有可能足够透明地做到这一点？

当我尝试调用 CULA 例程时，GBTRF我得到此错误标识符“culaSgbtrf”未定义，但其他所有内容（inizializaion、GetErrorInfoStrin 等）似乎都可以正常工作。有人知道为什么并且可以帮助我吗？

谁能告诉我在 C++ 中使用 CUBLAS 找到方阵逆矩阵的方法吗？如果您可以提供一个带有 2x2 矩阵的简单示例代码，那将非常有帮助。

我是cublas的新手。我想在 GPU 上并行计算两个矩阵的逆。矩阵是 [4 8;3 9] 和 [5 2;1 7]。是否可以使用 cublasSgetriBatched 来做到这一点？这是我的代码，我得到的结果不正确。在这里，我采用了 2x2 矩阵，但我想找到一种方法来解决多个 mxm 矩阵的这个问题。