CgetriBatched【免费下载链接】ops-solver本项目是CANN提供的高级数值求解算子库实现矩阵分解、求逆、特征值求解等功能在NPU上的加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-solver产品支持情况产品是否支持Atlas 200I/500 A2 推理产品×Atlas 推理系列产品×Atlas 训练系列产品×Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√Ascend 950PR/Ascend 950DT×功能说明接口功能aclsolverCgetriBatched计算批量复数矩阵的逆矩阵适用于矩阵维度较大的场景n 32。计算公式 $$ A^{-1}A I $$ 其中$A$为$n \times n$阶非奇异复数方阵$I$为$n$阶单位矩阵。示例输入A为[40i, 30i, 20i, 10i 30i, 40i, 30i, 20i 20i, 30i, 40i, 30i 10i, 20i, 30i, 40i] [40i, 30i, 20i, 10i 30i, 40i, 30i, 20i 20i, 30i, 40i, 30i 10i, 20i, 30i, 40i]输入n为 4输入batchSize为2调用aclsolverCgetriBatched算子后输出Ainv为[0.40i, -0.30i, 0.20i, -0.10i -0.30i, 0.60i, -0.40i, 0.20i 0.20i, -0.40i, 0.60i, -0.30i -0.10i, 0.20i, -0.30i, 0.40i] [0.40i, -0.30i, 0.20i, -0.10i -0.30i, 0.60i, -0.40i, 0.20i 0.20i, -0.40i, 0.60i, -0.30i -0.10i, 0.20i, -0.30i, 0.40i]函数原型函数定义aclError aclsolverCgetriBatched( aclsolverHandle_t handle, const int64_t n, std::complexfloat *A, const int64_t lda, std::complexfloat *Ainv, const int64_t lda_inv, int32_t *info, int64_t batchSize);参数说明参数名输入输出描述handle输入solver handle通过aclsolverCreate创建n输入单个矩阵A的行数和列数方阵A输入公式中的矩阵A行主序数据类型仅支持COMPLEX64数据格式支持NDshape为[batch, n, n]lda输入A同一列中相邻两行元素间的内存地址偏移量leading dimension当前约束为nAinv输出输出的逆矩阵数据类型仅支持COMPLEX64数据格式支持NDshape为[batch, n, n]lda_inv输入输出的逆矩阵同一列中相邻两行元素间的内存地址偏移量leading dimension当前约束为ninfo输出每个batch矩阵的求逆结果信息数据类型支持int32_t数据格式支持NDshape为[batch, 1]batchSize输入复数矩阵求逆中的矩阵数量算子约束lda、lda_inv、info参数在当前版本实际未启用。入参n大于32且小于等于256。入参batchSize小于等于3000。调用实现使用内核调用符调用核函数。调用示例完整代码示例测试文件待补充核心调用步骤#include vector #include complex #include acl/acl.h #include cann_ops_solver.h int32_t main(int32_t argc, char *argv[]) { // 固定写法acl初始化 int32_t deviceId 0; aclrtStream stream nullptr; aclInit(nullptr); aclrtSetDevice(deviceId); aclrtCreateStream(stream); // 创建solver handle并设置stream aclsolverHandle_t handle nullptr; aclsolverCreate(handle); aclsolverSetStream(handle, stream); // 构造输入数据 int64_t batchSize 2; int64_t n 4; int64_t tensorASize batchSize * n * n; std::vectorstd::complexfloat tensorInAData; std::vectorstd::complexfloat tensorInAinvData; std::vectorint32_t tensorInInfoData; tensorInAData.resize(tensorASize); tensorInAinvData.resize(tensorASize); tensorInInfoData.resize(batchSize); for (int32_t batchIdx 0; batchIdx batchSize; batchIdx) { for (int32_t i 0; i n; i) { for (int32_t j 0; j n; j) { if (i j) { tensorInAData[n * n * batchIdx n * i j] {4.0f, 0.0f}; } else { tensorInAData[n * n * batchIdx n * i j] {static_castfloat(n - std::abs(i - j)), 0.0f}; } } } } for (int32_t batchIdx 0; batchIdx batchSize; batchIdx) { for (int32_t i 0; i n; i) { for (int32_t j 0; j n; j) { tensorInAinvData[n * n * batchIdx n * i j] {-1.0f, -1.0f}; } } } for (int32_t batchIdx 0; batchIdx batchSize; batchIdx) { tensorInInfoData[batchIdx] 0; } // 调用 aclsolverCgetriBatched auto ret aclsolverCgetriBatched(handle, n, tensorInAData.data(), n, tensorInAinvData.data(), n, tensorInInfoData.data(), batchSize); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclsolverCgetriBatched failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 释放资源 aclsolverDestroy(handle); aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }【免费下载链接】ops-solver本项目是CANN提供的高级数值求解算子库实现矩阵分解、求逆、特征值求解等功能在NPU上的加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-solver创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考