cublas <> gemmBabched與別名Carray參數

Question

我試圖實現像cublas<>gemmBatched scipy.sparse.bsr_matrix操作的東西。不幸的是我不能用cusparse來做這件事，因爲我的BSR矩陣不是方形的。

我是新來的CUBLAS，我不知道它是否OK（正確明智和性能明智）使用別名指針（如pointer aliasing）陣列float * Carray[]

例如

/* given float * out as the real output array */ 
float * Carray[] = { 
    out + 1*stride, out + 2*stride, out + 3*stride, 
    out + 1*stride, out + 2*stride, out + 3*stride, 
    /* and repeat */ 
}; 

而且，雖然我敢肯定，這將是正確的，如果我使用別名Aarray或Barray，沒有任何性能影響？

謝謝！

Answer 1

一般來說，CUBLAS中的這種混疊是沒有問題的。實際上，這是處理子矩陣的正常方法，大多數LAPACK類型的求解器使用指針索引或別名來廣泛地在矩陣上執行子塊操作。

我不認爲這樣工作會造成性能損失，至少對於批處理解算器來說，儘管唯一可以確定的方法是通過基準測試，這對於測試自己來說可能是微不足道的。