#include "cuda_runtime.h" 
#include "cublas_v2.h" 

#include <time.h> 
#include <iostream> 

using namespace std;

// 定義測(cè)試矩陣的維度 
int const M = 5;
int const N = 10;

int main()
{
	// 定義狀態(tài)變量 
	cublasStatus_t status;

	// 在 內(nèi)存 中為將要計(jì)算的矩陣開(kāi)辟空間 
	float *h_A = (float*)malloc(N*M * sizeof(float));
	float *h_B = (float*)malloc(N*M * sizeof(float));

	// 在 內(nèi)存 中為將要存放運(yùn)算結(jié)果的矩陣開(kāi)辟空間 
	float *h_C = (float*)malloc(M*M * sizeof(float));

	// 為待運(yùn)算矩陣的元素賦予 0-10 范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù) 
	for (int i = 0; i < N*M; i++) {
		h_A[i] = (float)(rand() % 10 + 1);
		h_B[i] = (float)(rand() % 10 + 1);

	}

	// 打印待測(cè)試的矩陣 
	cout << "矩陣 A :" << endl;
	for (int i = 0; i < N*M; i++) {
		cout << h_A[i] << " ";
		if ((i + 1) % N == 0) cout << endl;
	}
	cout << endl;
	cout << "矩陣 B :" << endl;
	for (int i = 0; i < N*M; i++) {
		cout << h_B[i] << " ";
		if ((i + 1) % M == 0) cout << endl;
	}
	cout << endl;

	/*
	** GPU 計(jì)算矩陣相乘
	*/

	// 創(chuàng)建并初始化 CUBLAS 庫(kù)對(duì)象 
	cublasHandle_t handle;
	status = cublasCreate(&handle);

	if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
	{
		if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
			cout << "CUBLAS 對(duì)象實(shí)例化出錯(cuò)" << endl;
		}
		getchar();
		return EXIT_FAILURE;
	}

	float *d_A, *d_B, *d_C;
	// 在 顯存 中為將要計(jì)算的矩陣開(kāi)辟空間 
	cudaMalloc(
		(void**)&d_A,  // 指向開(kāi)辟的空間的指針 
		N*M * sizeof(float)  //　需要開(kāi)辟空間的字節(jié)數(shù) 
	);
	cudaMalloc(
		(void**)&d_B,
		N*M * sizeof(float)
	);

	// 在 顯存 中為將要存放運(yùn)算結(jié)果的矩陣開(kāi)辟空間 
	cudaMalloc(
		(void**)&d_C,
		M*M * sizeof(float)
	);

	// 將矩陣數(shù)據(jù)傳遞進(jìn) 顯存 中已經(jīng)開(kāi)辟好了的空間 
	cublasSetVector(
		N*M,  // 要存入顯存的元素個(gè)數(shù) 
		sizeof(float),  // 每個(gè)元素大小 
		h_A,  // 主機(jī)端起始地址 
		1,  // 連續(xù)元素之間的存儲(chǔ)間隔 
		d_A,  // GPU 端起始地址 
		1  // 連續(xù)元素之間的存儲(chǔ)間隔 
	);
	cublasSetVector(
		N*M,
		sizeof(float),
		h_B,
		1,
		d_B,
		1
	);

	// 同步函數(shù) 
	cudaThreadSynchronize();

	// 傳遞進(jìn)矩陣相乘函數(shù)中的參數(shù)，具體含義請(qǐng)參考函數(shù)手冊(cè)。 
	float a = 1; float b = 0;
	// 矩陣相乘。該函數(shù)必然將數(shù)組解析成列優(yōu)先數(shù)組 
	cublasSgemm(
		handle,  // blas 庫(kù)對(duì)象  
		CUBLAS_OP_T,  // 矩陣 A 屬性參數(shù) 
		CUBLAS_OP_T,  // 矩陣 B 屬性參數(shù) 
		M,  // A, C 的行數(shù)  
		M,  // B, C 的列數(shù) 
		N,  // A 的列數(shù)和 B 的行數(shù) 
		&a,  // 運(yùn)算式的 α 值 
		d_A,  // A 在顯存中的地址 
		N,  // lda 
		d_B,  // B 在顯存中的地址 
		M,  // ldb 
		&b,  // 運(yùn)算式的 β 值 
		d_C,  // C 在顯存中的地址(結(jié)果矩陣) 
		M  // ldc 
	);

	// 同步函數(shù) 
	cudaThreadSynchronize();

	// 從 顯存 中取出運(yùn)算結(jié)果至 內(nèi)存中去 
	cublasGetVector(
		M*M,  // 要取出元素的個(gè)數(shù) 
		sizeof(float),  // 每個(gè)元素大小 
		d_C,  // GPU 端起始地址 
		1,  // 連續(xù)元素之間的存儲(chǔ)間隔 
		h_C,  // 主機(jī)端起始地址 
		1  // 連續(xù)元素之間的存儲(chǔ)間隔 
	);

	// 打印運(yùn)算結(jié)果 
	cout << "計(jì)算結(jié)果的轉(zhuǎn)置 ( (A*B)的轉(zhuǎn)置 )：" << endl;

	for (int i = 0; i < M*M; i++) {
		cout << h_C[i] << " ";
		if ((i + 1) % M == 0) cout << endl;
	}

	// 清理掉使用過(guò)的內(nèi)存 
	free(h_A);
	free(h_B);
	free(h_C);
	cudaFree(d_A);
	cudaFree(d_B);
	cudaFree(d_C);

	// 釋放 CUBLAS 庫(kù)對(duì)象 
	cublasDestroy(handle);

	getchar();

	return 0;
}

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>

int main() {
	int deviceCount;
	cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

	int dev;
	for (dev = 0; dev < deviceCount; dev++)
	{
		int driver_version(0), runtime_version(0);
		cudaDeviceProp deviceProp;
		cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev);
		if (dev == 0)
			if (deviceProp.minor = 9999 && deviceProp.major == 9999)
				printf("\n");
		printf("\nDevice%d:\"%s\"\n", dev, deviceProp.name);
		cudaDriverGetVersion(&driver_version);
		printf("CUDA驅(qū)動(dòng)版本:                  %d.%d\n", driver_version / 1000, (driver_version % 1000) / 10);
		cudaRuntimeGetVersion(&runtime_version);
		printf("CUDA運(yùn)行時(shí)版本:                 %d.%d\n", runtime_version / 1000, (runtime_version % 1000) / 10);
		printf("設(shè)備計(jì)算能力:                  %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
		printf("Total amount of Global Memory:         %u bytes\n", deviceProp.totalGlobalMem);
		printf("Number of SMs:                 %d\n", deviceProp.multiProcessorCount);
		printf("Total amount of Constant Memory:        %u bytes\n", deviceProp.totalConstMem);
		printf("Total amount of Shared Memory per block:    %u bytes\n", deviceProp.sharedMemPerBlock);
		printf("Total number of registers available per block: %d\n", deviceProp.regsPerBlock);
		printf("Warp size:                   %d\n", deviceProp.warpSize);
		printf("Maximum number of threads per SM:        %d\n", deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor);
		printf("Maximum number of threads per block:      %d\n", deviceProp.maxThreadsPerBlock);
		printf("Maximum size of each dimension of a block:   %d x %d x %d\n", deviceProp.maxThreadsDim[0],
			deviceProp.maxThreadsDim[1],
			deviceProp.maxThreadsDim[2]);
		printf("Maximum size of each dimension of a grid:    %d x %d x %d\n", deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]);
		printf("Maximum memory pitch:              %u bytes\n", deviceProp.memPitch);
		printf("Texture alignmemt:               %u bytes\n", deviceProp.texturePitchAlignment);
		printf("Clock rate:                   %.2f GHz\n", deviceProp.clockRate * 1e-6f);
		printf("Memory Clock rate:               %.0f MHz\n", deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f);
		printf("Memory Bus Width:                %d-bit\n", deviceProp.memoryBusWidth);
	}

	return 0;
}