在我自己的代码中不能使用CHOLMOD和CUDA加速
我试图在SuiteSparse 4.4.4使用CHOLMOD和CUDA加速。 我根据用户指南编译它，我可以在Demo文件夹下成功运行gpu.sh ，这表明GPU正在完成部分工作。 但是，当我尝试使用CHOLMOD运行自己的代码时，我发现GPU调用的数量始终为0.我将Common->useGPU设置为1，环境变量CHOLMOD_USE_GPU也设置为1.我的Makefile就像下列。 库路径是正确的。 对我有什么建议吗？
实际上我应该提到我只是运行一个最简单的测试用例来解决一个线性系统。
我尝试了UF Sparse Matrix Collection的几个矩阵，但是nvprof显示没有CUDA应用程序被分析。
我试过的一些矩阵：
bmw7st_1： http ： //www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/GHS_psdef/bmw7st_1.html
nd6k： http ： //www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/ND/nd6k.html
nd24k： http ： //www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/ND/nd24k.html
码：
#include #include #include #include #include #include "cholmod.h" int main (void) { struct timeval t1, t2; double elapsedTime; const char* matFile = "../bmw7st_1.mtx"; FILE* fp = fopen(matFile, "r"); assert(fp != NULL); cholmod_sparse *A ; cholmod_dense *x, *b; cholmod_factor *L ; cholmod_common* c = (cholmod_common*)malloc(sizeof(cholmod_common)); cholmod_start (c) ; /* start CHOLMOD */ c->useGPU = 1; c->supernodal = CHOLMOD_SUPERNODAL; A = cholmod_read_sparse (fp, c) ; /* read in a matrix */ cholmod_print_sparse (A, "A", c) ; /* print the matrix */ fclose(fp); if (A == NULL || A->stype == 0) /* A must be symmetric */ { cholmod_free_sparse (&A, c) ; cholmod_finish (c) ; return (0) ; } b = cholmod_ones (A->nrow, 1, A->xtype, c) ; /* b = ones(n,1) */ gettimeofday(&t1, NULL); L = cholmod_analyze (A, c) ; /* analyze */ cholmod_factorize (A, L, c) ; /* factorize */ x = cholmod_solve (CHOLMOD_A, L, b, c) ; /* solve Ax=b */ gettimeofday(&t2, NULL); elapsedTime = (t2.tv_sec - t1.tv_sec) * 1000.0; elapsedTime += (t2.tv_usec - t1.tv_usec) / 1000.0; printf("Time: %.4f ms\n", elapsedTime); cholmod_free_factor (&L, c) ; /* free matrices */ cholmod_free_sparse (&A, c) ; cholmod_free_dense (&x, c) ; cholmod_free_dense (&b, c) ; cholmod_finish (c) ; /* finish CHOLMOD */ return (0) ; }
Makefile文件：
CC = gcc CFLAGS = -g -Wall -O2 \ -lrt -lgfortran \ -gdwarf-2 LIBS = $(CHOLMOD)/Lib/libcholmod.a \ $(AMD)/Lib/libamd.a \ $(COLAMD)/Lib/libcolamd.a \ $(LAPACK)/liblapack.a \ $(OPENBLAS)/lib/libopenblas.so \ $(XERBLA)/libcerbla.a \ $(METIS)/libmetis.a \ $(CAMD)/Lib/libcamd.a \ $(CCOLAMD)/Lib/libccolamd.a \ $(SUITESPARSE)/SuiteSparse_config/libsuitesparseconfig.a \ $(CUDART_LIB) \ $(CUBLAS_LIB) HEADER_DIR = $(CHOLMOD)/Include CONFIG_HEADER_DIR = $(SUITESPARSE)/SuiteSparse_config OBJ_DIR = . BIN_DIR = . INCLUDES = -I$(HEADER_DIR) \ -I$(CONFIG_HEADER_DIR) SRCS = $(shell ls *.c) OBJS = $(SRCS:.c=.o) OBJS_BUILD = $(shell ls $(OBJ_DIR)/*.o) APP = prog RM = rm -f all: $(APP) $(APP): $(OBJS) $(CC) $(CFLAGS) -o $(BIN_DIR)/$(APP) $(OBJS_BUILD) $(LIBS) %.o: %.c $(HEADER_DIR)/*.h $(CONFIG_HEADER_DIR)/*.h $(CC) $(CFLAGS) $(INCLUDES) -c $< -o $(OBJ_DIR)/$@ clean: $(RM) $(OBJS_BUILD) $(APP)
请参阅SuiteSparse 4.4.4附带的CHOLMOD UserGuide.pdf的第7节，第34页：
只有CHOLMOD的长整数版本才能利用GPU加速。
长整数版本通过api调用来区分，例如cholmod_l_start而不是cholmod_start 。
通过以下对您的程序的修改：
#include #include #include #include #include #include "cholmod.h" int main (void) { struct timeval t1, t2; double elapsedTime; const char* matFile = "../Matrix/nd6k/nd6k.mtx"; FILE* fp = fopen(matFile, "r"); assert(fp != NULL); cholmod_sparse *A ; cholmod_dense *x, *b; cholmod_factor *L ; cholmod_common* c = (cholmod_common*)malloc(sizeof(cholmod_common)); cholmod_l_start (c) ; /* start CHOLMOD */ c->useGPU = 1; c->supernodal = CHOLMOD_SUPERNODAL; A = cholmod_l_read_sparse (fp, c) ; /* read in a matrix */ cholmod_l_print_sparse (A, "A", c) ; /* print the matrix */ fclose(fp); if (A == NULL || A->stype == 0) /* A must be symmetric */ { cholmod_l_free_sparse (&A, c) ; cholmod_l_finish (c) ; return (0) ; } b = cholmod_l_ones (A->nrow, 1, A->xtype, c) ; /* b = ones(n,1) */ gettimeofday(&t1, NULL); L = cholmod_l_analyze (A, c) ; /* analyze */ cholmod_l_factorize (A, L, c) ; /* factorize */ x = cholmod_l_solve (CHOLMOD_A, L, b, c) ; /* solve Ax=b */ gettimeofday(&t2, NULL); elapsedTime = (t2.tv_sec - t1.tv_sec) * 1000.0; elapsedTime += (t2.tv_usec - t1.tv_usec) / 1000.0; printf("Time: %.4f ms\n", elapsedTime); cholmod_l_gpu_stats(c); cholmod_l_free_factor (&L, c) ; /* free matrices */ cholmod_l_free_sparse (&A, c) ; cholmod_l_free_dense (&x, c) ; cholmod_l_free_dense (&b, c) ; cholmod_l_finish (c) ; /* finish CHOLMOD */ return (0) ; }
我得到这样的输出：
$ ./prog CHOLMOD sparse: A: 18000-by-18000, nz 3457658, upper. OK Time: 14570.3950 ms CHOLMOD GPU/CPU statistics: SYRK CPU calls 888 time 1.0637e-01 GPU calls 213 time 8.9194e-02 GEMM CPU calls 711 time 1.1511e-01 GPU calls 213 time 1.9351e-03 POTRF CPU calls 217 time 3.2180e-02 GPU calls 5 time 1.5788e-01 TRSM CPU calls 217 time 6.0409e-01 GPU calls 4 time 5.6943e-02 time in the BLAS: CPU 8.5774e-01 GPU 3.0595e-01 total: 1.1637e+00 assembly time 0.0000e+00 0.0000e+00 $
表示正在使用GPU。