DPCT1045

メッセージ

この API では、<行列タイプ> 疎行列タイプの移行のみがサポートされています。ソースコードの調整が必要な場合があります。

詳細な説明

この警告は、使用中の行列タイプがサポートされていないか、行列タイプを特定できない場合に表示されます。

修正方法の提案

行列タイプに応じて、対応が異なります。

• ルーチンでサポートされる場合: この警告を無視します。

• ルーチンでサポートされない場合: スパース BLAS ルーチンに従ってコードを手動で修正します。

例えば、以下のオリジナル CUDA* コードについて考えてみます。

 // -- -- 
 //     | 1 0 2 | 
 // A = | 0 3 4 | 
 //     | 0 0 5 | 
 // -- -- 
 // a_val = [1, 2, 3, 4, 5] 
 // a_row_ptr = [0, 2, 4, 5] 
 // a_col_ind = [0, 2, 1, 2, 2] 
 void test_cusparseTcsrmm(cusparseHandle_t handle, cusparseMatDescr_t descrA, 
 float alpha, float beta, float *b, float *c) { 
 // malloc and set value 
 float *a_val = my_malloc<float>(); 
 int *a_row_ptr = my_malloc<int>(); 
 int *a_col_ind = my_malloc<int>(); 
 set_value(a_val); 
 set_value(a_row_ptr); 
 set_value(a_col_ind); 

 // calculate 
 cusparseSetMatType(descrA, CUSPARSE_MATRIX_TYPE_SYMMETRIC); 
 cusparseScsrmm(handle, CUSPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, 4, 2, 5, 9, &alpha, 
 descrA, a_val, a_row_ptr, a_col_ind, &beta, 5, b, c, 4); 

 // synchronize and check value 
 ...
 // free 
 my_free(a_val); 
 my_free(a_row_ptr); 
 my_free(a_col_ind); 
}

このコードは、以下の SYCL* コードに移行されます。

 // -- -- 
 //     | 1 0 2 | 
 // A = | 0 3 4 | 
 //     | 0 0 5 | 
 // -- -- 
 // a_val = [1, 2, 3, 4, 5] 
 // a_row_ptr = [0, 2, 4, 5] 
 // a_col_ind = [0, 2, 1, 2, 2] 
 void test_cusparseTcsrmm(sycl::queue *handle, 
 std::shared_ptr<dpct::sparse::matrix_info> descrA, 
 float alpha, float beta, float *b, float *c) { 
 // malloc and set value 
 float *a_val = my_malloc<float>(); 
 int *a_row_ptr = my_malloc<int>(); 
 int *a_col_ind = my_malloc<int>(); 
 set_value(a_val); 
 set_value(a_row_ptr); 
 set_value(a_col_ind); 

 // calculate 
 descrA->set_matrix_type(dpct::sparse::matrix_info::matrix_type::sy); 
 /* 
 DPCT1045:0: Migration is only supported for this API for the general sparse 
 matrix type. You may need to adjust the code. 
 */ 
 dpct::sparse::csrmm(*handle, oneapi::mkl::transpose::nontrans, 4, 2, 5, 
   &alpha, descrA, a_val, a_row_ptr, a_col_ind, &beta, 5, b, 
   c, 4); 

 // synchronize and check value 
 ... 
 // free 
 my_free(a_val); 
 my_free(a_row_ptr); 
 my_free(a_col_ind); 
}

このコードは次のように書き換えられます。

 // -- -- 
 //     | 1 0 2 | 
 // A = | 0 3 4 | 
 //     | 0 0 5 | 
 // -- -- 
 // a_val = [1, 2, 3, 4, 5] 
 // a_row_ptr = [0, 2, 4, 5] 
 // a_col_ind = [0, 2, 1, 2, 2] 
 // 
// Original matrix A is a symmetric matrix.Only upper/lower data is used. // To make it to be a general matrix, all data in the matrix need to be filled. // -- -- 
//         | 1 0 2 | 
// new_A = | 0 3 4 | 
//         | 2 4 5 | 
// -- -- 
// new_a_val = [1, 2, 3, 4, 2, 4, 5] 
// new_a_row_ptr = [0, 2, 4, 7] 
// new_a_col_ind = [0, 2, 1, 2, 0, 1, 2] 
void test_cusparseTcsrmm(sycl::queue *handle, 
 std::shared_ptr<dpct::sparse::matrix_info> descrA, 
 float alpha, float beta, float *b, float *c) { 
 // malloc and set value 
 float *a_val = my_malloc<float>(); 
 int *a_row_ptr = my_malloc<int>(); 
 int *a_col_ind = my_malloc<int>(); 
 set_value(a_val); 
 set_value(a_row_ptr); 
 set_value(a_col_ind); 

 float *new_a_val = my_malloc<float>(); 
 int *new_a_row_ptr = my_malloc<int>(); 
 int *new_a_col_ind = my_malloc<int>(); 

 // convert matrix data from symmetric format to general format 
 std::tie(new_a_val, new_a_row_ptr, new_a_col_ind) = 
 symmetric_to_general(a_val, a_row_ptr, a_col_ind); 

 my_free(a_val); 
 my_free(a_row_ptr); 
 my_free(a_col_ind); 

 // calculate 
 descrA->set_matrix_type(dpct::sparse::matrix_info::matrix_type::ge); 
 dpct::sparse::csrmm(*handle, oneapi::mkl::transpose::nontrans, 4, 2, 5, 
   &alpha, descrA, new_a_val, new_a_row_ptr, 
   new_a_col_ind, &beta, 5, b, c, 4);

 // synchronize and check value 
 ... 
 // free 
 my_free(new_a_val); 
 my_free(new_a_row_ptr); 
 my_free(new_a_col_ind); 
}