我正在尝试使用cusolverDnSgesvdCUDA 7.0 的新例程来计算奇异值。完整代码报告如下：

如果我要求计算完整的 SVD（用jobu = 'A'and注释行jobvt = 'A'），一切正常。如果我只要求计算奇异值（与jobu = 'N'和一致jobvt = 'N'），则cusolverDnSgesvd返回

请注意，在这种情况下devInfo = 0，我无法发现无效参数。

另请注意，文档 PDF 缺少有关rwork参数的信息，因此我将其作为虚拟参数处理。

我可以使用新的 cuSOLVER 库 (CUDA 7) 来求解以下形式的线性系统吗

哪里A和是X稠密矩阵？BNxN

我正在尝试使用 CUDA 7.0 RC 中发布的 cuSolver 计算最大的特征值/特征向量对。问题是我得到了 CUSOLVER_INTERNAL_ERROR，我不知道该怎么办。

这是我得心应手的东西，用来调用 cuda/cusparse/cusolver 函数。

这是我的代码

我已经为初始特征值猜测（即 max_lambda - 或 cuSolver 库教程中的 mu0）、初始特征向量猜测（h_eigenvector0 或 d_eigenvector0）、容差（tol）、甚至最大迭代量（maxite）尝试了不同的选择。

我已经检查了稀疏矩阵是否正确编写（对我来说似乎是正确的）。我还用 Matlab 检查了返回的特征向量，它们完全不同（我认为它们不应该如此）。

我不知道我还能做什么，但如果有人这样做，请告诉我！！

提前致谢。

我正在尝试使用 cuSOLVER 库实现 Cholesky 分解。我是一个初学者 CUDA 程序员，我一直指定块大小和网格大小，但我无法找出程序员如何使用 cuSOLVER 函数显式设置它。

这是文档：http ://docs.nvidia.com/cuda/cusolver/index.html#introduction

QR 分解是使用 cuSOLVER 库实现的（参见此处的示例：http://docs.nvidia.com/cuda/cusolver/index.html#ormqr-example1 ），即使没有设置上述两个参数。

总结一下，我有以下问题

• 如何使用 cuSOLVER 库设置参数：块大小和网格大小？
• NVIDIA 文档中提到的 QR 示例代码是如何做到的？

我正在尝试运行 cuda 7.0 中可用的 cuSolver 库。我在使用 cuSolver 库时遇到了一个问题，该库必须非常容易修复，但我在这里寻求一些帮助。

我查看了很多发布的示例，我特别选择了 JackOLantern 中的这个：

使用 CUDA 并行实现多个 SVD

我刚刚将其缩减为 kernel_0.cu：

我使用与 JackOlantern 相同的 Utilities.cuh 和 Utilities.cu。我将其编译为（明确地说）：

我得到的是：

如果我注释掉 cusolverDnCreate 和 cusolverDnDestroy，它编译得很好，所以库显然包含在内。

我错过了什么简单和基本的观点？我已经四处寻找，但我无法修复它。谢谢那里。

我将使用 CUDA 7.0 (cuSolver) 的 SVD 例程，我需要在拆分矩阵的所有部分上执行 SVD（例如，将矩阵划分为 2x2 块，我想并行执行四倍的 SVD）。这个想法是多次调用与矩阵细分相关的内核。所以：

但是这样对内核的调用是串行的，而不是并行的。由于无法从内核调用这些函数，我该如何并行化这些调用？

最近我开发了一种新方法。新方法与 CUDA（20 到 40FPS）完美配合，我已经成功地对其进行了测试。当我尝试与旧方法进行比较时，问题就来了。旧方法是在 CPU 上实现的。它首先进行 LU 分解A = LU，然后运行向前+向后的步骤来求解 ( LU ) x = b。旧方法的好处是A不会改变，所以 LU 分解只能进行一次，开销只是前向+后向求解。A是稀疏且对称的正定。(我相信这是在许多问题中相当普遍的做法，例如，固定域中的流体模拟。)

为了公平起见，我想在 GPU 上实现旧方法。但是我在 cuSolver 或 cuSparse 中没有发现任何稀疏的 LU 分解。我应该由其他一些库来计算它吗？我应该使用 cusolverRfSolve() 求解吗？如果是这样，为什么不输入L和U ，但输入P和Q？有没有类似于我正在尝试做的工作示例？

即使旧方法在 GPU 上运行速度较慢，我也很乐意看到它，这使我的新方法非常有用。

我正在尝试使用 cuda 7.0 中可用的 cuSolver 库运行 SVD 示例。

当我运行此代码时：

使用 CUDA 并行实现多个 SVD

我收到以下错误：

我正在使用 VS2010，并且该cusolverDn库似乎已包含在内。

我错过了什么？提前致谢。

编辑：

VS 设置：调试 >> 项目属性 >> 配置属性 >> CUDA C/C++ >> 附加包含目录 >> ...\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\include

调试 >> 项目属性 >> 配置属性 >> CUDA 链接器 >> 附加库目录 >> ...\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\lib\x64;%(AdditionalLibraryDirectories)

我正在尝试制作一个受scikits-cuda库启发的 pycuda 包装器，对于 Nvidia 的新 cuSolver 库中提供的一些操作，首先我需要通过 cusolverDnSgetrf() op 执行 LU 分解。但在此之前我需要“工作区”参数，cuSolver 提供的用于获取该参数的工具名为 cusolverDnSgetrf_bufferSize(); 但是当我使用它时，只是崩溃并返回一个分段错误。我做错了什么？

注意：我已经用 scikits-cuda 处理了这个操作，但是 cuSolver 库使用了很多这种参数，我想比较 scikits-cuda 和我的实现与新库之间的用法。

我正在尝试为 Nvidia 的新 cuSolver 库中提供的一些操作制作一个受 scikits-cuda 库启发的 pycuda 包装器。我想通过 LU 分解求解 AX=B 形式的线性系统，首先使用 scikits-cuda 中的cublasSgetrfBatched方法执行该方法，这给了我分解 LU；然后通过该因式分解，我想使用我想要包装的cuSolve中的 cusolverDnSgetrs 来求解系统，当我执行计算返回状态 3 时，假设给我答案的矩阵不会改变，但 *devInfo 为零，查看 cusolver 的文档说：

CUSOLVER_STATUS_INVALID_VALUE=向函数传递了一个不支持的值或参数（例如，一个负向量大小）。

输出：

[0]

3

我做错了什么？