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我正在将一些物理模拟代码从 C++ 移植到 CUDA。

基本算法可以理解为：对向量的每个元素应用一个算子。在伪代码中，模拟可能包括以下内核调用：

apply(Operator o, Vector v){
    ...
}

例如：

apply(add_three_operator, some_vector)

将为向量中的每个元素添加三个。

在我的 C++ 代码中，我有一个抽象基类 Operator，具有许多不同的具体实现。重要的方法是 class Operator{ virtual double opera(double x) =0; 运算符 compose（运算符 lo，运算符 ro）；... }

AddOperator 的实现可能如下所示：

class AddOperator : public Operator{
    private:
        double to_add;
    public:
        AddOperator(double to_add): to_add(to_add){}
        double operator(double x){
            return x + to_add;
        }
};

运算符类具有缩放和组合运算符具体实现的方法。这种抽象让我可以简单地将“叶”运算符组合成更一般的转换。

例如：

apply(compose(add_three_operator, square_operator), some_vector);

将添加三个然后平方向量的每个元素。

问题是 CUDA 不支持内核中的虚拟方法调用。我目前的想法是使用模板。然后内核调用看起来像：

apply<Composition<AddOperator,SquareOperator>>
    (compose(add_three_operator, square_operator), some_vector);

有什么建议么？

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大概是这样的……

template <class Op1, class Op2>
class Composition {...}

template <class Op1, class Op2>
Composition<Op1, Op2> compose(Op1& op1, Op2& op2) {...}

template<class C>
void apply(C& c, VecType& vec){...}
于 2013-11-07T13:48:55.243 回答