1

我在Java中有以下代码：

float in[][] = new float[2][2];

float B[] = new float[2]; 
float A[] = new float[2]; 
float res[] = new float[A[0].length];

for(float r : res){
    r = 0;
}

for (int i = 0; i < A[0].length; i++) {
    for (int j = 0; j < B[0].length; j++) {
        res[i] += A[j] * in[j][i];
}

我最多简化了它，所以你不应该在那里搜索真正的逻辑:)。

由于循环中的 += 语句，我在 CUDA 中转换了几个小时。

我从这样的事情开始：

extern "C"
__global__ void filter(float* in, float* A, float* B, float* res, int in_size){

    unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    unsigned int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;

    res[x] = A[y] * in[x + y * in_width];

}

但很快意识到它无法工作，因为所有线程都试图设置相同的变量。

我在此演示文稿中阅读了点积的示例，但我真的不知道如何根据我对 in 的二维需求进行调整。

我不要求一个完整的解决方案，但任何方向肯定会受到赞赏。

谢谢，

4

2 回答 2

1

太多的CUDA杀了我的头。

我通过展开内核中的一个循环找到了部分解决方案。这是它现在的样子：

extern "C"
__global__ void filter(float* in, float* A, float* res, const int in_width, const int sizeB){
    unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    int i = 0;

    for(i = 0; i < sizeB; i++){
        res[x] += A[i] * in[i + x * in_width];
    }

}

我相信我能找到更好的，但我想我今天会坚持这个:)

于 2012-09-25T14:07:47.593 回答
0

您可以在 A[0].length*B[0].length 线程中拆分乘法作业 A[j] * in[j][i] 并可以将乘法结果总结为 NVIDIA sdk 中的缩减样本，使用共享内存

于 2012-09-25T17:04:20.687 回答