OpenCL中的矩阵求逆

我正在尝试使用OpenCL加速一些计算，部分算法由反转矩阵组成。是否有任何开源库或免费代码来计算在OpenCL或CUDA中编写的矩阵或常规反演的lu分解（lapack dgetrf和dgetri）？矩阵是真实的和方形的，但除此之外没有任何其他特殊属性。到目前为止，我已经设法在gpu上找到基本的blas矩阵向量操作实现。OpenCL中的矩阵求逆

该矩阵相当小，只有大约60-100行和列，所以它可以在CPU上更快地计算，但它在算法中间使用，所以我不得不将它转移到主机，计算反过来，然后将结果传回设备，然后将其用于更大的计算。

来源

2010-05-31 buchtak

您还应该注意，反转矩阵可能是一项昂贵的操作，特别是对于大型矩阵，并且通常有其他解决手头问题的方法。 LU分解是一个“构建块”，可以用来避免做一个真正的逆转。 – Tom 2010-06-01 11:53:39

我在Open CL中没有实现，但是"Numerical Recipes"和Gil Strang的"Into to Applied Math"都有很好的解释，它们很容易编码。 “NR”有你可以适应的C代码。

计算逆

这是不正确。你没有用LU分解来计算一个逆，你正在分解这个矩阵。如果你想要反过来，你必须用一系列的单位向量做前向替换。这是一个小而重要的区别。

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2010-05-31 12:57:15 duffymo

检查CULA

http://www.culatools.com/ http://www.culatools.com/versions/basic

来源

2010-06-02 06:17:38

看ViennaCL：http://viennacl.sourceforge.net/

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2010-07-14 03:14:02

这就是我想要的。唯一的问题是LU分解的内核不使用pivoting，所以对于某些输入来说，它们的性能可能相当差并且数值不稳定。 – buchtak 2010-07-14 08:27:53

我知道这是有点晚了，但如果你正在尝试做一个矩阵那就是任何矩阵计算小的（60-100行），那么在CPU上而不是在GPU上的计算速度会更快，因为将信息从主存储器复制到GPU的内存需要花费很多时间。如果您想要这样做，那么我会建议您考虑使用OpenMP或MPI等并行语言，因为这样可以让您并行化代码以加速CPU上的计算。

来源

2012-08-09 05:54:10 th3n3wguy

原来的问题（现在7岁）实际上是在4年后在paper describing matrix inversion in CUDA based on Gauss-Jordan中解决的。它试图在不同的线程上分配计算结果，并为尺寸最大为2048的矩阵提供详细的性能指示。

虽然不是OpenCL，但一般的想法很容易从CUDA转换而来。

来源

2018-01-03 13:49:25 StarShine

OpenCL中的矩阵求逆

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