贤者之路,Cuda block内部矩阵求逆,mxm矩阵 复杂度为O(m)
在做线性变换上经常要用到NXN的矩阵求逆。在CUDA用的是高斯消元比较适合并行计算。
下面是3X3Cuda实现矩阵求逆的Device函数,也就是说可以直接写到你的kernel函数上去。当然也可以是任何NXN矩阵
另外时间上,测试过6X6的矩阵用时在0.016ms,所以可以说基本不耗时。以后会把速度的梯度测试和精度测试结果都放上去。
* 1 2 1 | 1 0 0 1 0 0 | -2.5 1.5 0.5
* 2 3 1 | 0 1 0 => 0 1 0 | 1.5 -0.5 -0.5
* 1 1 2 | 0 0 1 0 0 1 | 0.5 -0.5 0.5
* 输入矩阵 E E 逆矩阵
//3X3InvMatrix MX --> MXI
//input MX[3][3]
//.............
//.............
__shared__ double MXI[3][3];
int isx = threadIdx.x;
int isy = threadIdx.y;
double tmpIn;
double tmpInv;
//initialize E
if(isx == isy)
MXI[isy][isx] = 1;
else
MXI[isy][isx] = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
if (i == isy && isx < 3 && isy < 3)
{
//消除对角线上的元素(主元)为1
tmpIn = MX[i][i];
MX[i][isx] /= tmpIn;
MXI[i][isx] /= tmpIn;
}
__syncthreads();
if (i != isy && isx < 3 && isy < 3)
{
//将主元所在列的元素化为0 所在行的元素同时变化
tmpInv = MX[isy][i];
MX[isy][isx] -= tmpInv * MX[i][isx];
MXI[isy][isx] -= tmpInv * MXI[i][isx];
}
__syncthreads();
}
当然还可以将速度提一倍,就是开更多的线程和资源。然后MX 和 MXI一起算
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