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编译时出现CUDA_cublas_LIBRARY not found错误
安装完cuda和Libtorch后编译出现找不到cublas库的错误： 原因：因为装的是cuda10.1版本，在usr/local/cuda-10.1/lib64下找不到libcublas.so文件，经过查找该文件存在于cuda10.0版本中， 因此再安装cuda10.0即可，安装完后就可以成功编译。cublas fp16
编译选项： nvcc 4.cpp -o test_gemm -lcudart -lcuda -lcublas -std=c++11 #include <sys/time.h> #include <cuda_profiler_api.h> #include <cublas_v2.h> #include <cuda.h> #include <cuda_fp16.h> #include <cuda_runtime.h> #incluGPU上的基本线性代数
GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程（BLAS）的GPU加速实现。cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序。cuBLAS库包含用于批处理操作，跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展。使用cuBLAS，应用程序会自动受益于常规CUDA--cublas--矩阵的逆(0)
用CUDA求解矩阵的逆，有多种方法，也可以自己编写内核函数去实现，我查阅CSDN上用 cublas求解矩阵逆的方法，但是作者写的比较繁琐，其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我 决定自己写一个。我采用的是LU分解法，cublas提供了相应的函数。代码如下： #include <stdio.h> #include <stdlib.c-cuBlas的不同结果
我已经实现了以下CUDA代码,但是我对此行为有些困惑. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <cuda_runtime.h> #include "cublas_v2.h" #include <ctime> #include <chrono> #include <string> #define IDX2F(c-Cuda：最小二乘求解,速度较差
最近,我使用Cuda编写了一种称为“正交匹配追踪”的算法.在我丑陋的Cuda代码中,整个迭代需要60秒,而Eigen lib仅需要3秒… 在我的代码中,矩阵A为[640,1024],y为[640,1],在每一步中,我从A中选择一些向量以组成一个新的矩阵A_temp [640,itera],iter = 1：500.我在cpu中新建了一个数组Max