syrk_batch#

syrk 操作のグループを計算します。

説明#

syrk_batch ルーチンは syrk のバッチバージョンであり、1 回の呼び出しで複数の syrk 操作を実行します。各 syrk 操作は、一般的な行列を使用してランク k 更新を実行します。

syrk_batch は次の精度をサポートします。

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

syrk_batch (バッファーバージョン)#

syrk_batch のバッファーバージョンは、ストライド API のみをサポートします。

ストライド API#

ストライド API 操作は次のように定義されます。

for i = 0 … batch_size – 1 
    A と C は、a と c のオフセット i * stridea と i * stridec にある行列
    C = alpha * op(A) * op(A)^T + beta * C 
end for

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 は一般行列、C は対称行列です
op(A) は n x k で、C は n x n です

ストライド API の場合、a および c バッファーにすべての入力行列が含まれます。行列間のストライドは、ストライド・パラメーターで指定されます。a および c バッファー内の行列の合計数は、batch_size パラメーターで指定されます。

構文#

namespace oneapi::mkl::blas::column_major { 
    void syrk_batch(sycl::queue &queue, 
                   oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
                   oneapi::mkl::transpose trans, 
                   std::int64_t n, 
                   std::int64_t k, 
                   T alpha, 
                   sycl::buffer<T,1> &a, 
                   std::int64_t lda, 
                   std::int64_t stridea, 
                   T beta, 
                   sycl::buffer<T,1> &c, 
                   std::int64_t ldc, 
                   std::int64_t stridec, 
                   std::int64_t batch_size, 
                   compute_mode mode = compute_mode::unset) 
}

namespace oneapi::mkl::blas::row_major { 
    void syrk_batch(sycl::queue &queue, 
                   oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
                   oneapi::mkl::transpose trans, 
                   std::int64_t n, 
                   std::int64_t k, 
                   T alpha, 
                   sycl::buffer<T,1> &a, 
                   std::int64_t lda, 
                   std::int64_t stridea, 
                   T beta, sycl::buffer<T,1> &c, 
                   std::int64_t ldc, 
                   std::int64_t stridec, 
                   std::int64_t batch_size, 
                   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 が上三角か下三角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。

trans

行列 A に適用される転置演算 op(A) を指定します。trans = transpose::conjtrans の場合でも、結合は実行されません。詳細はデータタイプを参照してください。

n

行列 C の行数と列数。ゼロ以上である必要があります。

k

行列 op(A) の列数。ゼロ以上である必要があります。

alpha

ランク k 更新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。バッファーのサイズは stridea * batch_size 以上である必要があります。

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

stridea

連続する 2 つの行列 A 間のストライド。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`lda` * `k` 以上である必要があります	`lda` * `n` 以上である必要があります
行優先	`lda` * `n` 以上である必要があります	`lda` * `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。バッファーのサイズは stridec * batch_size 以上である必要があります。

ldc

行列 C の先頭次元。正の数であり、n 以上である必要があります。

stridec

連続する 2 つの行列 C 間のストライド。ldc * n 以上である必要があります。

batch_size

実行する行列乗算演算の数を指定します。

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(A)^T + beta * C 形式の batch_size syrk 操作によって上書きされます。

syrk_batch (USM バージョン)#

syrk_batch の USM バージョンは、グループ API とストライド API をサポートします。

グループ API#

グループ API の整数ポインターの Ti タイプは、std::int64_t または std::int32_t のいずれかです。

グループ API 操作は次のように定義されます。

idx = 0 
    for i = 0 … group_count – 1 
        for j = 0 … group_size – 1 
            A、と C は a[idx]、c[idx] の行列です。
            C = alpha[i] * op(A) * op(A)^T + beta[i] * C 
            idx := idx + 1 
        end for 
    end for

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 は一般行列、C は対称行列です
op(A) は n x k で、C は n x n です

グループ API の場合、a と c 配列にはすべての入力行列へのポインターが含まれます。a と c の行列の合計数は次のように求められます。

\[total\_batch\_count = \sum_{i=0}^{group\_count-1}group\_size[i]\]

構文#

namespace oneapi::mkl::blas::column_major { 
    sycl::event syrk_batch(sycl::queue &queue, 
                           const oneapi::mkl::uplo *upper_lower, 
                           const oneapi::mkl::transpose *trans, 
                           const Ti *n, 
                           const Ti *k, 
                           const T *alpha, 
                           const T **a, 
                           const Ti *lda, 
                           const T *beta, 
                           T **c, 
                           const Ti *ldc, 
                           std::int64_t group_count, 
                           const Ti *group_size, 
                           compute_mode mode = compute_mode::unset, 
                           const std::vector<sycl::event> &dependencies = {}) 
}

namespace oneapi::mkl::blas::row_major { 
    sycl::event syrk_batch(sycl::queue &queue, 
                           const oneapi::mkl::uplo *upper_lower, 
                           const oneapi::mkl::transpose *trans, 
                           const Ti *n, 
                           const Ti *k, 
                           const T *alpha, 
                           const T **a, 
                           const Ti *lda, 
                           const T *beta, 
                           T **c, 
                           const Ti *ldc, 
                           std::int64_t group_count, 
                           const Ti *group_size, 
                           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

group_count oneapi::mkl::uplo 値の配列。upper_lower[i] は、行列 C がグループ i 内で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。

trans

group_count oneapi::mkl::transpose 値の配列。trans[i] は、グループ i 内の行列 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。

n

group_count 整数の配列。n[i] はグループ i 内の行列 C の行数と列数を指定します。すべてのエントリーは 0 以上である必要があります。

k

group_count 整数の配列。k[i] は、グループ i 内の行列 op(A) の列数を指定します。すべてのエントリーは 0 以上である必要があります。

alpha

group_count スカラー要素の配列。alpha[i] はグループ i 内のすべてのランク k 更新のスケーリング係数を指定します。

a

入力行列 A の total_batch_count ポインターの配列。行列ストレージを参照してください。

	`trans` = `transpose::nontrans`	`trans` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	配列 `A[i]` のサイズは `lda[i]` * `k[i]` 以上でなければなりません	配列 `A[i]` のサイズは `lda[i]` * `n[i]` 以上でなければなりません
行優先	配列 `A[i]` のサイズは `lda[i]` * `n[i]` 以上でなければなりません	配列 `A[i]` のサイズは `lda[i]` * `k[i]` 以上でなければなりません

lda

group_count 整数の配列。lda[i] はグループ i 内の行列 A の先頭次元を指定します。正である必要があります。

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

beta

group_count スカラー要素の配列。beta[i] はグループ i 内の行列 C のスケーリング係数を指定します。

c

入力/出力行列 C の total_batch_count ポインターの配列。配列 C[i] のサイズは ldc[i] * n[i] 以上でなければなりません。行列ストレージを参照してください。

ldc

group_count 整数の配列。ldc[i] はグループ i 内の行列 C の先頭がの次元を指定します。正である必要があります。

group_count

グループの数最小値はゼロです。

group_size

group_count 整数の配列。group_size[i] はグループ i 内の syrk 操作の数を指定します。group_size 内の各要素は 0 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(A)^T + beta * C 形式の total_batch_count syrk 操作によって上書きされた出力行列 C へのポインター配列。

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。

ストライド API#

ストライド API 操作は次のように定義されます。

for i = 0 … batch_size – 1 
    A と C は、a、c 内のオフセット i * stridea、i * stridec にある行列
    C = alpha * op(A) * op(A)^T + beta * C 
end for

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 は一般行列、C は対称行列です
op(A) は n x k で、C は n x n です

ストライド API の場合、a および c 配列にすべての入力行列が含まれます。行列間のストライドは、ストライド・パラメーターで指定されます。a および c 配列内の行列の合計数は、batch_size パラメーターで指定されます。

構文#

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

namespace oneapi::mkl::blas::row_major { 
    sycl::event syrk_batch(sycl::queue &queue, 
                          oneapi::mkl::uplo upper_lower, 
                          oneapi::mkl::transpose trans, 
                          std::int64_t n, 
                          std::int64_t k, 
                          oneapi::mkl::value_or_pointer<T> alpha, 
                          const T *a, 
                          std::int64_t lda, 
                          std::int64_t stridea, 
                          oneapi::mkl::value_or_pointer<T> beta, 
                          T *c, 
                          std::int64_t ldc, 
                          std::int64_t stridec, 
                          std::int64_t batch_size, 
                          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 が上三角か下三角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。

trans

n

行列 C の行数と列数。最小値はゼロです。

k

行列 op(A) の列数。最小値はゼロです。

alpha

ランク k 更新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。配列のサイズは stridea * batch_size 以上である必要があります。

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

stridea

連続する 2 つの行列 A 間のストライド。

	`transa` = `transpose::nontrans`	`transa` = `transpose::trans` または `trans` = `transpose::conjtrans`
列優先	`lda` * `k` 以上である必要があります	`lda` * `n` 以上である必要があります
行優先	`lda` * `n` 以上である必要があります	`lda` * `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。配列のサイズは stridec * batch_size 以上である必要があります。

ldc

行列 C の先頭次元。正の数であり、n 以上である必要があります。

stridec

連続する 2 つの行列 C 間のストライド。ldc * n 以上である必要があります。

batch_size

実行する行列乗算演算の数を指定します。

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(A)^T + beta * C 形式の batch_size syrk 操作によって上書きされる出力行列 C へのポインター。

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。

syrk_batch

目次

syrk_batch#

説明#

syrk_batch (バッファーバージョン)#

ストライド API#

構文#

入力パラメーター#

出力パラメーター#

syrk_batch (USM バージョン)#

グループ API#

構文#

入力パラメーター#

出力パラメーター#

戻り値#

ストライド API#

構文#

入力パラメーター#

出力パラメーター#

戻り値#