Размер SVD и решатель в CUDA (в устройстве)

Question

Я реализовал программу на GPU (CUDA), которая использует только хост (на C++) для запуска новых ядер. Во время расчета на устройстве мне нужны SVD и решающие системы 3х3 (плотных) матриц фиксированного размера.

У меня есть собственная реализация SVD и решателя, но она не является численной стабильностью (поэтому не используется). Из-за того, что я был довольно новым с C++ и CUDA, я предпочел бы вместо этого использовать библиотеку. (Числовой материал очень сложно)

Теперь у меня есть проблемы с поиском, что библиотека:

• cuSOLVER не является вызываемым из устройства
• CU не вызываемая формы устройства (и заброшен так кажется)
• Eigen выглядит многообещающим (должен быть вызван с устройства?), Но неясно, какой статус поддерживается CUDA (это говорит экспериментальный). Я нахожу, что люди говорят, что это работает, другие получили ошибки компиляции?

Желательно, чтобы я мог выполнять операции общей матрицы с библиотекой (транспонирование, инверсия, сумма, умножение, ...), так как мои собственные реализации, вероятно, будут менее эффективными и численно устойчивыми для них.

Любые идеи о том, как достичь этого?

UPDATE: Похоже Эйгеном поддерживает основные функции, такие как *, +, переставлять и даже собственные, но СВД, обратная ЭСТ пока не поддерживается. Это на момент написания.

Answer 1

В соответствии с website подмножество функций работает для матриц фиксированного размера (3x3 в вашем случае) от Eigen 3.3. Текущий стабильный релиз составляет 3,6,6, а 3,3 - в альфа. Я не знаю, поддерживается ли поддержка SVD в CUDA. Я бы порекомендовал попробовать небольшой MCVE, чтобы узнать, работает ли он (а также другие функции, которые вам нужны), и если да, то внедряйте его в свой проект.

Answer 2

У меня такая же проблема; хотят генерировать случайные векторы внутри функции ядра, что требует выполнения холеских/собственных значений разложений NxN (N < = 5) ковариационных матриц. Поскольку, как вы отметили, библиотеки MAGMA и CULA недоступны с устройства, и, как представляется, no cuSOLVER device API yet, я прибегнул к их реализации следующими алгоритмами, описанными, например, в Numerical Recipes in C. Что касается решения линейных систем, я бы предложил проверить cuBLAS (функции уровня 2), так как он предоставляет некоторые базовые функции. Если вы хотите инвертировать матрицы, я бы предложил cublasmatinvBatched(). Я не использовал его сам, попробую в выходные, но из описания это кажется многообещающим. Надежда другие будут перебирать эту тему с лучшими решениями ...