如何利用Intel Gaudi加速器实现小型矩阵乘法？

Gaudi 加速器的通用编程依赖Habana Labs提供的HPU SDK，其中包含类似cuBLAS的HBLAS库，适合快速实现矩阵乘法这类基础运算。以下是针对小型矩阵的极简实现片段：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <habana_device.h>
#include <hblas.h>

int main() {
    // 初始化HPU设备
    hpuInit(0);
    hpuDevice_t device;
    hpuDeviceGet(&device, 0);

    // 定义小型矩阵尺寸（M=2, K=2, N=2）
    const int M = 2, K = 2, N = 2;
    const float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;

    // CPU端分配并初始化矩阵
    float *h_A = (float*)malloc(M*K*sizeof(float));
    float *h_B = (float*)malloc(K*N*sizeof(float));
    float *h_C = (float*)malloc(M*N*sizeof(float));
    // 填充测试数据
    h_A[0] = 1.0f; h_A[1] = 2.0f; h_A[2] = 3.0f; h_A[3] = 4.0f;
    h_B[0] = 5.0f; h_B[1] = 6.0f; h_B[2] = 7.0f; h_B[3] = 8.0f;

    // HPU端分配内存
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    hpuMalloc((void**)&d_A, M*K*sizeof(float));
    hpuMalloc((void**)&d_B, K*N*sizeof(float));
    hpuMalloc((void**)&d_C, M*N*sizeof(float));

    // 将CPU数据拷贝到HPU
    hpuMemcpy(d_A, h_A, M*K*sizeof(float), HPU_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    hpuMemcpy(d_B, h_B, K*N*sizeof(float), HPU_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);

    // 调用HBLAS矩阵乘法（C = alpha*A*B + beta*C）
    hblas_sgemm(HBLAS_ROW_MAJOR, HBLAS_NO_TRANS, HBLAS_NO_TRANS,
                M, N, K, alpha, d_A, K, d_B, N, beta, d_C, N);

    // 将结果拷贝回CPU
    hpuMemcpy(h_C, d_C, M*N*sizeof(float), HPU_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);

    // 打印结果
    printf("矩阵乘法结果：\n");
    for (int i = 0; i < M; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            printf("%.2f ", h_C[i*N + j]);
        }
        printf("\n");
    }

    // 释放资源
    free(h_A); free(h_B); free(h_C);
    hpuFree(d_A); hpuFree(d_B); hpuFree(d_C);
    hpuDeviceReset(device);
    hpuShutdown();

    return 0;
}

关键说明： #

• HBLAS库：Gaudi官方的BLAS实现，接口和cuBLAS/rocBLAS高度一致，无需手动实现底层算子
• HPU Runtime API：hpuInit/hpuMalloc/hpuMemcpy等函数负责设备管理、内存操作，逻辑和CUDA Runtime对齐
• 编译命令（需提前配置HPU SDK环境变量）：

  gcc -o gaudi_matmul gaudi_matmul.c -lhpu_runtime -lhblas
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者einpoklum