使用 cuSolver 计算一般矩阵的逆的最有效方法是什么？
What is the most efficient way to compute the inverse of a general matrix using cuSolver?
我想使用 cuSolver 包中的 getrf 和 getrs 并用 B=I.
求解 AB=X
这是解决这个问题的最佳方法吗？
如果是这样，在设备内存中创建主列单位矩阵 B 的最佳方法是什么？可以使用 for 循环轻松完成，但这会 1. 占用大量内存，并且 2. 速度很慢。有没有更快的方法？
请注意，不幸的是，cuSolver 不提供 getri。因此我必须使用 getrs.
直到CUDA提供了LAPACK API getri，我认为getrf和getrs是大矩阵求逆的最佳选择
矩阵 B 与 A 的大小相同，所以我认为分配 B 不会使该任务消耗比其 input/output 大得多的内存数据确实如此。
getrf和getrs的复杂度分别是O(n^3)和O(n^2)，而设置B=I是O(n^2) + O(n)。我认为这不应该成为整个程序的瓶颈。您可以分享您的实现，以便我们检查问题出在哪里。
我想使用 cuSolver 包中的 getrf 和 getrs 并用 B=I.
AB=X
这是解决这个问题的最佳方法吗？
如果是这样，在设备内存中创建主列单位矩阵
B的最佳方法是什么？可以使用for循环轻松完成，但这会 1. 占用大量内存，并且 2. 速度很慢。有没有更快的方法？
请注意，不幸的是，cuSolver 不提供 getri。因此我必须使用 getrs.
直到CUDA提供了LAPACK API getri，我认为getrf和getrs是大矩阵求逆的最佳选择
矩阵 B 与 A 的大小相同，所以我认为分配 B 不会使该任务消耗比其 input/output 大得多的内存数据确实如此。
getrf和getrs的复杂度分别是O(n^3)和O(n^2)，而设置B=I是O(n^2) + O(n)。我认为这不应该成为整个程序的瓶颈。您可以分享您的实现，以便我们检查问题出在哪里。