[数据结构与算法]C++使用cuBLAS加速矩阵乘法运算

本博客主要参考 cuBLAS 库 词条实现，与原文不同的是，本博客：

1. 将cuBLAS库的乘法运算进行了封装，方便了算法调用；
2. 将原文的结果转置实现为了不转置，这样可以直接使用计算结果；
3. 测试并更改了乘法参数，解决了原文中更改矩阵大小时报错的问题。

总的来说，本博客的代码利用cuBLAS库实现了两个矩阵相乘，提高了矩阵乘法的计算速度。

test.cpp

#include "cuda_runtime.h"
#include "cublas_v2.h"
#include <time.h>
#include <iostream>

using namespace std;


// cuBLAS实现矩阵乘法
int **matMult_cuBLAS(int **A, int **B, int rowSizeA, int colSizeA, int colSizeB, cublasHandle_t cuHandle){
    // 结果矩阵
    int** C = new int*[rowSizeA];
    for(int i = 0; i < rowSizeA; i++){
        C[i] = new int[colSizeB];
    }
    for (int i = 0; i < rowSizeA; i++){
        for (int j = 0; j < colSizeB; j++){
            C[i][j] = 0;
        }
    }

    // 在内存中为将要计算的矩阵开辟空间
    float *h_A = (float*)malloc (rowSizeA * colSizeA * sizeof(float));
    float *h_B = (float*)malloc (colSizeA * colSizeB * sizeof(float));
    float *h_C = (float*)malloc (rowSizeA * colSizeB * sizeof(float));

    // 初始化计算矩阵h_A和h_B
    for (int i = 0; i < rowSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeA; j++) {
            h_A[i * colSizeA + j] = (float)A[i][j];
        }
    }
    for (int i = 0; i < colSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeB; j++) {
            h_B[i * colSizeB + j] = (float)B[i][j];
        }
    }

    // 在显存中为将要计算矩阵与结果矩阵开辟空间
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc (
        (void**)&d_A,    // 指向开辟的空间的指针
        rowSizeA * colSizeA * sizeof(float)    //　需要开辟空间的字节数
    );
    cudaMalloc (
        (void**)&d_B,    
        colSizeA * colSizeB * sizeof(float)    
    );
    cudaMalloc (
        (void**)&d_C,
        rowSizeA * colSizeB * sizeof(float)    
    );

    // 将矩阵数据传递进显存中已经开辟好了的空间
    cublasSetVector (
        rowSizeA * colSizeA,    // 要存入显存的元素个数
        sizeof(float),    // 每个元素大小
        h_A,    // 主机端起始地址
        1,    // 连续元素之间的存储间隔
        d_A,    // GPU 端起始地址
        1    // 连续元素之间的存储间隔
    );
    cublasSetVector (colSizeA * colSizeB, sizeof(float), h_B, 1, d_B, 1);

    // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册．
    float a=1; float b=0;
    // 矩阵相乘．该函数必然将数组解析成列优先数组
    cublasSgemm (
        cuHandle,    // blas 库对象 
        CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 A 属性参数
        CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 B 属性参数
        rowSizeA,    // A, C 的行数 
        colSizeB,    // B, C 的列数
        colSizeA,    // A 的列数和 B 的行数
        &a,    // 运算式的 \alpha 值
        d_A,    // A 在显存中的地址
        colSizeA,    // lda
        d_B,    // B 在显存中的地址
        colSizeB,    // ldb
        &b,    // 运算式的 \beta 值
        d_C,    // C 在显存中的地址(结果矩阵)
        rowSizeA    // ldc
    );
    
    // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
    cublasGetVector (
        rowSizeA * colSizeB,    //  要取出元素的个数
        sizeof(float),    // 每个元素大小
        d_C,    // GPU 端起始地址
        1,    // 连续元素之间的存储间隔
        h_C,    // 主机端起始地址
        1    // 连续元素之间的存储间隔
    );

    for (int i = 0; i < rowSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeB; j++) {
            C[i][j] = (int)h_C[j * rowSizeA + i];
        }
    }
    
    // 清理掉使用过的内存
    free (h_A); free (h_B); free (h_C); cudaFree (d_A);
    cudaFree (d_B); cudaFree (d_C);

    return C;
}

// 构造一个随机二维数组（矩阵）
int** uniformMat(int rowSize, int colSize, int minValue, int maxValue) {
    int** mat = new int* [rowSize];
    for (int i = 0; i < rowSize; i++)
        mat[i] = new int[colSize];


    // srand(1024);
    srand((unsigned)time(NULL));  //随机数种子采用系统时钟
    for (int i = 0; i < rowSize; i++) {
        for (int j = 0; j < colSize; j++) {
            mat[i][j] = (int)(rand() % (maxValue - minValue + 1)) + minValue;
        }
    }

    return mat;
}

int main(void) 
{   
    // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
    // 若是CUBLAS对象在主函数中初始化，cuBLAS方法在其他函数中调用，需要将cuHandle传入该函数，并在该函数内创建status对象
    cublasHandle_t cuHandle;
    cublasStatus_t status = cublasCreate(&cuHandle);
    if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
    {
        if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
            cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
        }
        getchar ();
        return EXIT_FAILURE;
    }

    // 矩阵大小定义
    int rowSizeA = 3; // 矩阵A的行数
    int colSizeA = 4; // 矩阵A的列数和矩阵B的行数
    int colSizeB = 2; // 矩阵B的列数

    // 构造一个3行4列的矩阵A，矩阵元素在(0,4)内随机选取
    int **A = uniformMat(rowSizeA, colSizeA, 0, 4);
    // 构造一个4行2列的矩阵B，矩阵元素在(5,9)内随机选取
    int **B = uniformMat(colSizeA, colSizeB, 5, 9);

    // 输出矩阵A和B
    cout << "矩阵 A :" << endl;
    for (int i = 0; i < rowSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeA; j++) {
            cout << A[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    cout << endl;

    cout << "矩阵 B :" << endl;
    for (int i = 0; i < colSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeB; j++) {
            cout << B[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    cout << endl;

    // 使用cuBLAS进行矩阵乘法运算：C = A * B
    int **C = matMult_cuBLAS(A, B, rowSizeA, colSizeA, colSizeB, cuHandle);

    // 输出矩阵C，即运算结果
    cout << "矩阵 C :" << endl;
    for (int i = 0; i < rowSizeA; i++) {
        for (int j = 0; j < colSizeB; j++) {
            cout << C[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    cout << endl;

    // 释放 CUBLAS 库对象
    cublasDestroy (cuHandle);
    return 0;
}

在终端输入：

nvcc -lcublas test.cpp -o t
./t

运算结果：

矩阵 A :
1 3 2 0 
2 1 2 1 
4 3 2 4 

矩阵 B :
6 8 
7 5 
7 6 
7 6 

矩阵 C :
41 35 
40 39 
87 83