Когда я компилирую ваш код CUDA, я получаю предупреждение о том, что дескриптор cusolver используется до того, как будет установлено его значение. Вы не должны игнорировать такие предупреждения, потому что вы не правильно используете функцию определения размера. Однако здесь проблема не в этом.
Не думаю, что есть разница между вашими двумя тестами. Похоже, вы неправильно интерпретируете результаты.
Глядя на документацию netlib , мы видим, что значение info, равное 5, означает U(5,5), равное нулю, что было бы проблематично для будущего использования. Это не означает, что факторизация dgetrf была успешной или неудачной, когда вы печатаете, но вместо этого она что-то говорит о ваших входных данных. Фактически факторизация была завершена, как четко указано в документах.
Аналогично, мы не получаем информации об этом условии, просто взглянув на возвращаемое значение функции для функции cusolver. Чтобы найти информацию, аналогичную той, которую сообщает lapack, необходимо посмотреть на infoArray значения .
С этими изменениями ваши коды сообщают об одном и том же (информациязначение 5):
$ cat t1556.cu
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <cusolverDn.h>
int main(int argc, char** argv){
const int matrixSize = 5;
int i, j;
double arrA[matrixSize][matrixSize] = {
{2.0, 4.0, 1.0, -3.0, 0.0},
{-1.0, -2.0, 2.0, 4.0, 0.0},
{4.0, 2.0, -3.0, 5.0, 0.0},
{5.0, -4.0, -3.0, 1.0, 0.0},
{0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0}
};
double *arrADev, *workArray;
double **matrixArray;
int *pivotArray;
int *infoArray;
double flat[matrixSize*matrixSize] = {0};
cublasHandle_t cublasHandle;
cublasStatus_t cublasStatus;
cudaError_t error;
cudaError cudaStatus;
cusolverStatus_t cusolverStatus;
cusolverDnHandle_t cusolverHandle;
double *matrices[2];
error = cudaMalloc(&arrADev, sizeof(double) * matrixSize*matrixSize);
if (error != cudaSuccess) fprintf(stderr,"\nError: %s\n",cudaGetErrorString(error));
error = cudaMalloc(&matrixArray, sizeof(double*) * 2);
if (error != cudaSuccess) fprintf(stderr,"\nError: %s\n",cudaGetErrorString(error));
error = cudaMalloc(&pivotArray, sizeof(int) * matrixSize*matrixSize);
if (error != cudaSuccess) fprintf(stderr,"\nError: %s\n",cudaGetErrorString(error));
error = cudaMalloc(&infoArray, sizeof(int) * matrixSize*matrixSize);
if (error != cudaSuccess) fprintf(stderr,"\nError: %s\n",cudaGetErrorString(error));
cublasStatus = cublasCreate(&cublasHandle);
if (cublasStatus != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) fprintf(stderr,"error %i\n",cublasStatus);
//maps matrix to flat vector
for(i=0; i<matrixSize; i++){
for(j=0; j<matrixSize; j++){
flat[i+j*matrixSize] = arrA[i][j];
}
}
//copy matrix A to device
cublasStatus = cublasSetMatrix(matrixSize, matrixSize, sizeof(double), flat, matrixSize, arrADev, matrixSize);
if (cublasStatus != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) fprintf(stderr,"error %i\n",cublasStatus);
//save matrix address
matrices[0] = arrADev;
//copy matrices references to device
error = cudaMemcpy(matrixArray, matrices, sizeof(double*)*1, cudaMemcpyHostToDevice);
if (error != cudaSuccess) fprintf(stderr,"\nError: %s\n",cudaGetErrorString(error));
int Lwork;
// calculate buffer size for cuSOLVER LU factorization
cusolverStatus = cusolverDnCreate(&cusolverHandle);
cusolverStatus = cusolverDnDgetrf_bufferSize(cusolverHandle, matrixSize, matrixSize, arrADev, matrixSize, &Lwork);
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&workArray, Lwork*sizeof(double));
// cuBLAS LU factorization
cublasStatus = cublasDgetrfBatched(cublasHandle, matrixSize, matrixArray, matrixSize, pivotArray, infoArray, 1);
if (cublasStatus == CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
printf("cuBLAS DGETRF SUCCESSFUL! \n");
else
printf("cuBLAS DGETRF UNSUCCESSFUL! \n");
// cuSOLVER LU factorization
cusolverStatus = cusolverDnDgetrf(cusolverHandle, matrixSize, matrixSize, arrADev, matrixSize, workArray, pivotArray, infoArray);
if (cusolverStatus == CUSOLVER_STATUS_SUCCESS)
printf("cuSOLVER DGETRF SUCCESSFUL! \n");
else
printf("cuSOLVER DGETRF UNSUCCESSFUL! \n");
int *hinfoArray = (int *)malloc(matrixSize*matrixSize*sizeof(int));
cudaMemcpy(hinfoArray, infoArray, matrixSize*matrixSize*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
for (int i = 0; i < matrixSize*matrixSize; i++) printf("%d,", hinfoArray[i]);
printf("\n");
return 0;
}
$ nvcc -o t1556 t1556.cu -lcublas -lcusolver
t1556.cu(30): warning: variable "cudaStatus" was set but never used
$ ./t1556
cuBLAS DGETRF SUCCESSFUL!
cuSOLVER DGETRF SUCCESSFUL!
5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
$ cat t1557.cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <lapacke/lapacke.h>
using namespace std;
// extern "C" void dgetrf_(int* dim1, int* dim2, double* a, int* lda, int* ipiv, int* info);
// extern "C" void dgetrs_(char *TRANS, int *N, int *NRHS, double *A, int *LDA, int *IPIV, double *B, int *LDB, int *INFO );
int main()
{
char trans = 'N';
int dim = 5;
int LDA = dim;
int info;
vector<double> a,b;
a.push_back(2.0); a.push_back(4.0); a.push_back(1.0); a.push_back(-3.0); a.push_back(0.0);
a.push_back(-1.0); a.push_back(-2.0); a.push_back(2.0); a.push_back(4.0); a.push_back(0.0);
a.push_back(4.0); a.push_back(2.0); a.push_back(-3.0); a.push_back(5.0); a.push_back(0.0);
a.push_back(5.0); a.push_back(-4.0); a.push_back(-3.0); a.push_back(1.0); a.push_back(0.0);
a.push_back(0.0); a.push_back(0.0); a.push_back(0.0); a.push_back(0.0); a.push_back(0.0);
int ipiv[5];
LAPACK_dgetrf(&dim, &dim, &*a.begin(), &LDA, ipiv, &info);
printf("info = %d\n", info);
if (info == 0)
printf("dgetrf successful\n");
else
printf("dgetrf unsuccessful\n");
return 0;
}
$ g++ t1557.cpp -o t1557 -llapack
$ ./t1557
info = 5
dgetrf unsuccessful
$
Я использую ноутбук, установленный CentOS.
CentOS 7, CUDA 10.1.243, Tesla V100.