cublas 求特征值

cuBLAS（CUDA Basic Linear Algebra Subroutines）是NVIDIA提供的用于在GPU上进行线性代数运算的库。然而，cuBLAS本身并不提供求解特征值的函数。要在cuBLAS中求解特征值，需要使用其他库或算法。

一种常用的求解特征值的方法是使用cuSOLVER库。cuSOLVER是NVIDIA提供的用于在GPU上进行数值计算的库，其中包含了求解特征值的函数。
使用cuSOLVER库求解特征值的步骤大致如下：

1. 创建cuSOLVER句柄。

cublasHandle_t handle;
cublasCreate(&handle);

2. 分配并传输矩阵数据到GPU内存中。

float *d_A; // 在设备中分配
cudaMalloc((void **)&d_A, sizeof(float) * n * n);
cudaMemcpy(d_A, h_A, sizeof(float) * n * n, cudaMemcpyHostToDevice);

3. 调用cuSOLVER库中的函数求解特征值。

cusolverDnHandle_t cusolverH = NULL;
cusolverDnCreate(&cusolverH);
cudaStream_t stream = NULL;
cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamNonBlocking);

float minLambda, maxLambda;
cusolverDnSsyevd_bufferSize(cusolverH, CUSOLVER_EIG_MODE_NOVECTOR, CUBLAS_FILL_MODE_LOWER, n, d_A, n, &lwork);
cudaMalloc((void**)&d_work, sizeof(float)*lwork );
cusolverDnSsyevd(cusolverH, CUSOLVER_EIG_MODE_NOVECTOR, CUBLAS_FILL_MODE_LOWER, n, d_A, n, d_W, d_work, lwork, d_info);

cudaDeviceSynchronize();
cudaFree(d_work);

4. 从GPU内存中将结果传输回主机内存。

cudaMemcpy(h_W, d_W, n*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

以上是使用cuSOLVER库在cuBLAS中求解特征值的一个简单示例。实际操作时，需要根据具体的数据类型和需求进行相应的调整和修改。