如何用cublas计算逆矩阵？

cublas的文档中提供了一个用LU分解求逆矩阵的方法，需要用到两个函数:

cublas<t>getrfBatched()

cublas<t>getriBatched()

第一个函数用于做LU分解，第二个函数把LU分解的结果变为逆矩阵。

但官方文档对这两个函数的用法语焉不详，我花了几个小时才把这个问题搞定。主要遇到两个问题：

函数有一个参数是 const float *[] 类型，直接把 float **指针传进去的话编译通不过，以前没接触过这个类型的指针，费了不少功夫，上网查了些资料才搞定。

编译通过后，又遇到第二个问题：运行两个函数都会提示:

unspecified launch failure

这是显存变量越界造成的。但仔细检查代码，也没找到问题。后来翻墙到http://stackoverflow.com/看看有没有人遇到过类似问题，不得不说国外的社区就是强大，果然有人遇到过类似问题，别且找到了症结所在。

原来，CUDA 的指针的指针（例如 float **）就像普通数据一样，也分为 host和 device, host上的，例如：

float ** hostPrt = (float **)malloc(sizeof(float *));//这是host上的定义方法
float ** devicePrt ;
cudaMalloc((void **) & devicePrt, sizeof(float *));//这是device上的定义方法。

而这两个函数参数中，接受的float * [] 参数都是 device指针， 传入host指针就出出错。

	cublasHandle_t handle;
	cublasCreate(&cublasHandle);
	int  size = 50; //矩阵的行和列
	int num = 100;//矩阵组的矩阵个数
	int * info ;//用于记录LU分解是否成功
	int * pivo;//用于记录LU分解的信息
	cudaMalloc((void **) & info, sizeof(int)  * num);
	cudaMalloc((void **) & pivo, sizeof(int) * size * num);
	float ** mat = new float *[num];//待求逆的矩阵组
	float ** invMat = new float *[num];//存放逆矩阵的矩阵组
	for(int i = 0; i< num; i++){
		cudaMalloc((void **) & mat[i], sizeof(float)  * size * size);
		cudaMalloc((void **) & invMat[i], sizeof(float)  * size * size);
		/*
		这里将矩阵的数据载入mat[i]中,这里假设矩阵的数据在内存中是连续存放的
		*/
	}
	float  ** gpuMat;
	cudaMalloc((void **) & gpuMat, sizeof(float *)  * num);
	cudaMemcpy(gpuMat, mat, sizeof(float *) * num,  cudaMemcpyHostToDevice);
	//以上三步的目的是把host上的float ** 指针转变为 device上的 float ** 指针

	cublasSgetrfBatched(handle, size,  gpuMat, size ,  pivo, info, num);//第四个参数是矩阵的主导维，由于这里假设数据在内存中的存放是连续的，所以是size

	const float ** constMat;
	cudaMalloc((void **) & constMat,  sizeof(float *)  * num);
	cudaMemcpy(constMat,  gpuMat, sizeof(float *) * num,  cudaMemcpyDeviceToDevice);
	//以上三步的目的是把 float ** 指针转变为 float *[]指针

	float  ** gpuInvMat;
	cudaMalloc((void **) & gpuInvMat, sizeof(float *)  * num);
	cudaMemcpy(gpuInvMat, invMat, sizeof(float *) * num,  cudaMemcpyHostToDevice);
	
	//以上三步的目的是把host上的float ** 指针转变为 device上的 float ** 指针

	cublasSgetriBatched(handle, size, constMat, size,  pivo, gpuInvMat, size, info, num);	

	cudaFree(info);
	cudaFree(pivo);
	cudaFree(mat);
	cudaFree(gpuMat);
	cudaFree(gpuInvMat);
	cudaFree(constMat);