CUBLAS_Library.pdf

cuBLAS库是NVIDIA CUDA平台上的一个基础线性代数子程序库，它为开发者提供了操作NVIDIA GPU计算资源的能力。cuBLAS库的出现，对于CUDA开发者而言，是一个重要的工具，它基于CUDA运行时实现，并让使用者能够利用GPU进行高效的科学计算。自CUDA 6.0版本起，cuBLAS库提供了两套API：标准的cuBLAS API和CUBLASXT API。标准的cuBLAS API需要开发者在GPU内存空间中分配所需的数据（矩阵和向量），用数据填充这些数据结构，调用cuBLAS库函数，并最终将结果从GPU内存空间回传到主机内存。此外，cuBLAS API还提供了辅助函数，用于从GPU读写数据。 cuBLAS库使用列主序存储（column-major storage）方式，这种存储方式与Fortran环境的现有代码兼容性最好，使用的是基于1的索引方式。这意味着对于使用C或C++语言编写的程序而言，由于这些语言采用行主序存储（row-major storage），开发者不能直接使用原生的二维数组语义来表示矩阵。因此，需要定义宏或者内联函数来在一行数组上实现矩阵的功能。对于那些机械性地从Fortran移植到C的代码，可以选择保留基于1的索引方式以避免转换循环。在这种情况下，可以通过宏#define IDX2F(i, j, ld) ((((j)-1)*(ld))+((i)-1))来计算矩阵元素的数组索引，其中ld是指向矩阵的主维度，即列数。对于直接用C或C++编写的代码，开发者更倾向于选择基于0的索引方式，此时可以通过宏#define IDX2C(i, j, ld) (((j)*(ld))+(i))来计算数组索引。 从cuBLAS库的4.0版本开始，库中新增了新旧API的区分。除了标准的cuBLAS API外，还引入了CUBLASXT API。后者在使用上有所不同，应用程序需要将数据保持在主机内存中，然后库函数会根据用户请求，负责将操作分派到系统中的一个或多个GPU上。CUBLASXT API特别适用于那些希望保持数据在主机上，并希望库自动管理GPU上数据分发的场景。 在使用cuBLAS库时，开发者还需要注意数据布局的问题。在Fortran中使用cuBLAS时，应确保数据布局与库所期望的列主序存储一致，并且了解库函数如何根据数据布局来计算数组索引。而对于C/C++程序，需要根据选择的索引方式（基于0或基于1）来适当地处理矩阵数据。 cuBLAS库的设计允许开发者通过简单的API调用来利用GPU强大的计算性能，尤其在矩阵运算等科学计算领域中，可以大幅度提高运算速度和效率。无论是新的cuBLAS API还是CUBLASXT API，都为不同的应用场景提供了灵活的使用选项。对于CUDA平台上的线性代数计算，cuBLAS库成为了必不可少的工具之一。