Вопрос или проблема
Я использую функцию cusparseSpSM_solve для решения задачи в виде системы A * b = c для некоторой заданной треугольной матрицы A и правой части c. Я загрузил изображение самого начала моей матрицы и векторов, которые я использую для тестирования.
К сожалению, хотя это должно быть очень просто, это возвращает значение INF для самого первого значения векторе b.
Я подтвердил, что все векторы и матрицы хранят свои значения правильно и инициализируются должным образом перед вызовом функции. Я знаю, что значение INF вводится при вызове функции cusparseSpSM_solve. К сожалению, функция cusparseSpSM_solve является непрозрачной, что затрудняет мне диагностику проблемы.
У меня нет этой проблемы с меньшими наборами данных, только с большими. И проблема только с самым первым значением в векторе решения, каждое другое значение рассчитывается правильно. Учитывая простую природу задачи с треугольной матрицей, решение должно быть: b[0] = c[0] / A[0][0] = 1 / 0.000338 = 2958.579882.
Кто-нибудь знает, почему функция cusparseSpSM_solve имеет проблемы с самым первым значением и только с большими наборами данных?
Ответ или решение
Использование функции cusparseSpSM_solve из библиотеки cuSPARSE для решения систем уравнений с использованием разреженных матриц может иногда привести к неожиданным результатам, таким как возвращение значения INF. Рассмотрим возможные причины этой проблемы и некоторые подходы к её разрешению.
Возможные причины проблемы
-
Деление на ноль: Одной из наиболее частых причин появления INF в результате вычислений с разреженными матрицами является деление на ноль. Ваша система имеет вид ( A * b = c ), и если первый элемент вашей матрицы A (то есть ( A[0][0] )) равен нулю, то при выполнении операции ( b[0] = c[0] / A[0][0] ) возникнет деление на ноль, что приведет к значению INF. Убедитесь, что ( A[0][0] ) имеет ненулевое значение.
-
Числовая стабильность: При работе с большими наборами данных можно столкнуться с проблемами числовой стабильности. Если ваши значения близки к нулю, это может вызвать артефакты при округлении, что в свою очередь может привести к неправильным вычислениям.
-
Проблемы с инициализацией и памятью: Если вы уверены, что ваши матрицы и векторы правильно инициализированы, возможно стоит еще раз проверить выделение памяти и её управление. Память может быть повреждена в результате других операций, и это может повлиять на вашу программу. Убедитесь, что предыдущие вычисления не приводят к утечкам памяти или неопределенным значениям.
-
Параметры вызова функции: Проверьте параметры, передаваемые в
cusparseSpSM_solve. Неправильное указание типа матрицы или формата данных может привести к некорректным результатам, особенно при использовании больших наборов данных. Убедитесь, что вы используете правильные типы данных и форматы для вашей матрицы и вектора.
Рекомендации по диагностике
-
Тестирование с линейными системами меньшего размера: Если у вас нет проблем с меньшими размерами данных, попробуйте постепенно увеличивать размер вашей матрицы и следите за поведением функции
cusparseSpSM_solve. Это может помочь выявить порог, при котором начинает возникать проблема. -
Логирование значений: Перед вызовом функции
cusparseSpSM_solveвыведите значения вашей матрицы A и вектора c для облегчения диагностики. Убедитесь, что они находятся в ожидаемом диапазоне и не содержат нулевых значений в ключевых местах. -
Используйте другие инструменты: Рассмотрите возможность использования инструментов профилирования и отладки, доступных для CUDA, чтобы более детально проанализировать выполнение кода и выявить источник проблемы.
Заключение
Обработка разреженных матриц с использованием функций из библиотеки cuSPARSE требует внимательного подхода к инициализации и обработке данных. Появление значений INF может быть следствием деления на ноль или других числовых проблем при работе с большими наборами данных. Тем не менее, следуя предложенным шагам по диагностике и тестированию, вы должны быть в состоянии выявить и устранить причину ваших проблем с cusparseSpSM_solve.