gemmt#

一般行列の行列-行列積を計算しますが、結果行列の上三角部分または下三角部分のみを更新します。

説明

gemmt ルーチンは、スカラー - 行列 - 行列積を計算し、その結果を一般行列のスカラー - 行列積の上位または下位に加算します。操作はのように定義されています。

\[C \leftarrow alpha*op(A)*op(B) + beta*C\]

説明:

op(X) は、op(X) = X、op(X) = X^T、または op(X) = X^H のいずれかです
alpha と beta はスカラーです
A、B、および C は行列です
op(A) は n x k、op(B) は k x n、そして C は n x n です。

gemmt は次の精度をサポートします。

T
`float`
`double`
`std::complex<float>`
`std::complex<double>`

gemmt (バッファーバージョン)#

構文#

namespace oneapi::mkl::blas::column_major { 
    void gemmt(sycl::queue &queue, 
               oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
               oneapi::mkl::transpose transa, 
               oneapi::mkl::transpose transb, 
               std::int64_t n, 
               std::int64_t k, 
               T alpha, 
               sycl::buffer<T,1> &a, 
               std::int64_t lda, 
               sycl::buffer<T,1> &b, 
               std::int64_t ldb, 
               T beta, 
               sycl::buffer<T,1> &c, 
               std::int64_t ldc, 
               compute_mode mode = compute_mode::unset) 
}

namespace oneapi::mkl::blas::row_major { 
    void gemmt(sycl::queue &queue, 
               oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
               oneapi::mkl::transpose transa, 
               oneapi::mkl::transpose transb, 
               std::int64_t n, 
               std::int64_t k, 
               T alpha, 
               sycl::buffer<T,1> &a, 
               std::int64_t lda, 
               sycl::buffer<T,1> &b, 
               std::int64_t ldb, 
               T beta, 
               sycl::buffer<T,1> &c, 
               std::int64_t ldc, 
               compute_mode mode = compute_mode::unset) 
}

入力パラメーター#

queue

ルーチンを実行するキュー。

upper_lower

行列 C が上三角行列か下三角行列であるかを指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

transa

行列 A に適用される転置演算 op(A) を指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

transb

行列 B に適用される転置演算 op(B) を指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

n

行列 op(A) と行列 C の行数。最小値は 0 です。

k

行列 op(A) の列数と行列 op(B) の行数。最小値は 0 です。

alpha

行列 - 行列積のスケーリング係数。

a

入力行列 A を保持するバッファー。行列ストレージを参照してください。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`A` は `n` x `k` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `k` 以上でなければなりません	`A` は `k` x `n` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `n` 以上でなければなりません
行優先	`A` は `n` x `k` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `n` 以上でなければなりません	`A` は `k` x `n` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `k` 以上でなければなりません

lda

行列 A の先頭次元。正である必要があります。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`n` 以上である必要があります	`k` 以上である必要があります
行優先	`k` 以上である必要があります	`n` 以上である必要があります

b

入力行列 B を保持するバッファー。行列ストレージを参照してください。

	`transb` = `transpose::nontrans`	`transb` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`B` は `k` x `n` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `n` 以上でなければなりません	`B` は `n` x `k` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `k` 以上でなければなりません
行優先	`B` は `k` x `n` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `k` 以上でなければなりません	`B` は `n` x `k` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `n` 以上でなければなりません

ldb

行列 B の先頭次元。正である必要があります。

	`transb` = `transpose::nontrans`	`transb` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`k` 以上である必要があります	`n` 以上である必要があります
行優先	`n` 以上である必要があります	`k` 以上である必要があります

beta

行列 C のスケーリング係数。

c

入力/出力行列 C を保持するバッファー。行列ストレージを参照してください。

列優先	`C` は `m` x `n` の行列です。配列 `c` のサイズは `ldc` * `n` 以上でなければなりません
行優先	`C` は `m` x `n` の行列です。配列 `c` のサイズは `ldc` * `m` 以上でなければなりません

ldc

行列 C の先頭次元。正である必要があります。

列優先	`m` 以上である必要があります
行優先	`n` 以上である必要があります

mode

オプション。計算モードの設定。詳細は、計算モードを参照してください。

出力パラメーター#

c: 出力バッファーは、alpha * op(A)*op(B) + beta * C の上三角部分または下三角部分で上書きされます。

注

beta = 0 の場合、gemmt を呼び出す前に行列 C を初期化する必要はありません。

gemmt (USM バージョン)#

構文#

namespace oneapi::mkl::blas::column_major { 
    sycl::event gemmt(sycl::queue &queue, 
                      oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
                      oneapi::mkl::transpose transa, 
                      oneapi::mkl::transpose transb, 
                      std::int64_t n, 
                      std::int64_t k, 
                      oneapi::mkl::value_or_pointer<T> alpha, 
                      const T* a, 
                      std::int64_t lda, 
                      const T* b, 
                      std::int64_t ldb, 
                      oneapi::mkl::value_or_pointer<T> beta, 
                      T* c, 
                      std::int64_t ldc, 
                      compute_mode mode = compute_mode::unset, 
                      const std::vector<sycl::event> &dependencies = {}) 
}

namespace oneapi::mkl::blas::row_major { 
    sycl::event gemmt(sycl::queue &queue, 
                      oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
                      oneapi::mkl::transpose transa, 
                      oneapi::mkl::transpose transb, 
                      std::int64_t n, 
                      std::int64_t k, 
                      oneapi::mkl::value_or_pointer<T> alpha, 
                      const T* a, 
                      std::int64_t lda, 
                      const T* b, 
                      std::int64_t ldb, 
                      oneapi::mkl::value_or_pointer<T> beta, 
                      T* c, 
                      std::int64_t ldc, 
                      compute_mode mode = compute_mode::unset,
                       const std::vector<sycl::event> &dependencies = {}) 
}

入力パラメーター#

queue

ルーチンを実行するキュー。

upper_lower

行列 C が上三角行列か下三角行列であるかを指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

transa

行列 A に適用される転置演算 op(A) を指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

transb

行列 B に適用される転置演算 op(B) を指定します。詳細はデータタイプを参照してください。

n

行列 op(A) と行列 C の行数。最小値は 0 です。

k

行列 op(A) の列数と行列 op(B) の行数。最小値は 0 です。

alpha

行列 - 行列積のスケーリング係数。value_or_pointer データタイプの詳細については、スカラー引数を参照してください。

a

入力行列 A へのポインター。行列ストレージを参照してください。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`A` は `n` x `k` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `k` 以上でなければなりません	`A` は `k` x `n` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `n` 以上でなければなりません
行優先	`A` は `n` x `k` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `n` 以上でなければなりません	`A` は `k` x `n` の行列です。配列 `a` のサイズは `lda` * `k` 以上でなければなりません

lda

行列 A の先頭次元。正である必要があります。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`n` 以上である必要があります	`k` 以上である必要があります
行優先	`k` 以上である必要があります	`n` 以上である必要があります

b

入力行列 B へのポインター。行列ストレージを参照してください。

	`transb` = `transpose::nontrans`	`transb` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`B` は `k` x `n` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `n` 以上でなければなりません	`B` は `n` x `k` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `k` 以上でなければなりません
行優先	`B` は `k` x `n` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `k` 以上でなければなりません	`B` は `n` x `k` の行列です。配列 `b` のサイズは `ldb` * `n` 以上でなければなりません

ldb

行列 B の先頭次元。正である必要があります。

	`transb` = `transpose::nontrans`	`transb` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`k` 以上である必要があります	`n` 以上である必要があります
行優先	`n` 以上である必要があります	`k` 以上である必要があります

beta

行列 C のスケーリング係数。value_or_pointer データタイプの詳細については、スカラー引数を参照してください。

c

入力/出力行列 C へのポインター。行列ストレージを参照してください。

列優先	`C` は `m` x `n` の行列です。配列 `c` のサイズは `ldc` * `n` 以上でなければなりません
行優先	`C` は `m` x `n` の行列です。配列 `c` のサイズは `ldc` * `m` 以上でなければなりません

ldc

行列 C の先頭次元。正である必要があります。

列優先	`m` 以上である必要があります
行優先	`n` 以上である必要があります

mode

オプション。計算モードの設定。詳細は、計算モードを参照してください。

dependencies

オプション。計算を開始する前に待機するイベントのリスト (存在する場合)。省略した場合、依存関係はデフォルトでなくなります。

mode と dependencies はそれぞれ省略できます。dependencies を提供するのに mode を指定する必要はありません。

出力パラメーター#

c: alpha * op(A)*op(B) + beta * C の上三角部分または下三角部分で上書きされた出力行列 C へのポインター。

注

beta = 0 の場合、gemmt を呼び出す前に行列 C を初期化する必要はありません。

戻り値#

計算が完了したことを確認するために待機する出力イベント。

gemmt

目次

gemmt#

説明

gemmt (バッファーバージョン)#

構文#

入力パラメーター#

出力パラメーター#

gemmt (USM バージョン)#

構文#

入力パラメーター#

出力パラメーター#

戻り値#