cuSOLVER是NVIDIA提供的GPU加速线性代数库，专注于稠密和稀疏矩阵的高级线性代数运算。它建立在cuBLAS和cuSPARSE之上，提供了更高级的线性代数功能。

cuSOLVER主要功能

1. 稠密矩阵运算

• 矩阵分解:

  • LU分解 (gesvd)

  • QR分解 (geqrf)

  • Cholesky分解 (potrf)

  • 奇异值分解(SVD) (gesvd)

• 线性系统求解:

  • 通用矩阵求解 (gesv)

  • 对称正定矩阵求解 (posv)

  • 最小二乘问题求解 (gels)

• 特征值计算:

  • 对称矩阵特征值 (syevd)

  • 非对称矩阵特征值 (geev)

2. 稀疏矩阵运算

• 稀疏LU分解

• 稀疏QR分解

• 稀疏Cholesky分解

cuSOLVER API层次结构

cuSOLVER提供三个层次的API：

1. 高级API (最简单易用)

   • cusolverDn<> - 稠密矩阵运算

   • cusolverSp<> - 稀疏矩阵运算

   • cusolverRf - 重构因子化

2. 中级API (更灵活)

   • 提供对工作空间管理的控制

3. 低级API (最高性能)

   • 完全控制计算流程

基本使用示例

稠密矩阵线性系统求解示例

cpp

#include <cusolverDn.h>// 创建cuSOLVER句柄
cusolverDnHandle_t cusolverH;
cusolverDnCreate(&cusolverH);// 假设A是n×n矩阵，B是n×nrhs矩阵
int n = 3, nrhs = 1;
double A[] = {1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 5.0, 2.0, 3.0, 2.0, 7.0};
double B[] = {1.0, 1.0, 1.0};// 设备内存分配
double *d_A, *d_B, *d_work;
int *d_pivot, *d_info;
cudaMalloc(&d_A, n*n*sizeof(double));
cudaMalloc(&d_B, n*nrhs*sizeof(double));
cudaMalloc(&d_pivot, n*sizeof(int));
cudaMalloc(&d_info, sizeof(int));// 数据传输到设备
cudaMemcpy(d_A, A, n*n*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_B, B, n*nrhs*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);// 计算工作空间大小
int lwork;
cusolverDnDgetrf_bufferSize(cusolverH, n, n, d_A, n, &lwork);
cudaMalloc(&d_work, lwork*sizeof(double));// LU分解和求解
cusolverDnDgetrf(cusolverH, n, n, d_A, n, d_work, d_pivot, d_info);
cusolverDnDgetrs(cusolverH, CUBLAS_OP_N, n, nrhs, d_A, n, d_pivot, d_B, n, d_info);// 将结果拷贝回主机
cudaMemcpy(B, d_B, n*nrhs*sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);// 清理资源
cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_work); cudaFree(d_pivot); cudaFree(d_info);
cusolverDnDestroy(cusolverH);

稀疏矩阵求解示例

cpp

#include <cusolverSp.h>// 创建句柄
cusolverSpHandle_t cusolverSpH;
cusolverSpCreate(&cusolverSpH);// 创建稀疏矩阵描述符
cusparseMatDescr_t descrA;
cusparseCreateMatDescr(&descrA);
cusparseSetMatType(descrA, CUSPARSE_MATRIX_TYPE_GENERAL);
cusparseSetMatIndexBase(descrA, CUSPARSE_INDEX_BASE_ZERO);// 假设CSR格式的稀疏矩阵
int n=3, nnz=4;
double csrValA[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
int csrRowPtrA[] = {0, 2, 3, 4};
int csrColIndA[] = {0, 1, 1, 2};
double b[] = {1.0, 1.0, 1.0};
double x[n];// 设备内存分配和数据传输...// 使用QR分解求解
cusolverSpDcsrlsvqr(cusolverSpH, n, nnz, descrA, d_csrValA, d_csrRowPtrA, d_csrColIndA,d_b, tol, reorder, d_x, &singularity);// 清理资源...

性能优化技巧

1. 批处理操作：对多个小矩阵使用批处理API

2. 重用资源：在多次调用间保持句柄和工作空间

3. 异步执行：使用CUDA流实现计算与通信重叠

4. 选择合适的算法：根据矩阵特性选择LU/QR/Cholesky

5. 混合精度：在支持Tensor Core的GPU上考虑混合精度计算

版本和兼容性

• 需要CUDA Toolkit支持

• 与cuBLAS、cuSPARSE库配合使用

• 不同版本的API可能有变化，建议查阅对应版本的文档

cuSOLVER特别适合需要解决大规模线性代数问题的应用，如科学计算、工程仿真和机器学习等领域。