我想对 GPU 上的大型浮点数组进行基本的数学运算(加法、减法、除法、乘法),C++ 中是否有任何库可以实现这一点?
例如,在伪代码中:
A = [1,2,3,...]
B = [2,3,9,...]
C = A+B //[3,5,12,...]
D = A-B //[-1,-1,-6,...]
E = A/B //[0.5,0.6,0.3,...]
F = A*B //[2,6,27,...]
看看Boost.Compute库。它是一个类似 C++ STL 的库,允许您在 GPU(或任何 OpenCL 兼容设备)上执行许多操作。与 Thrust 不同,它不仅限于 NVIDIA GPU。
推力。
这个例子来自他们的网站:
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/generate.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <cstdlib>
int main(void)
{
// generate 32M random numbers on the host
thrust::host_vector<int> h_vec(32 << 20);
thrust::generate(h_vec.begin(), h_vec.end(), rand);
// transfer data to the device
thrust::device_vector<int> d_vec = h_vec;
// sort data on the device (846M keys per second on GeForce GTX 480)
thrust::sort(d_vec.begin(), d_vec.end());
// transfer data back to host
thrust::copy(d_vec.begin(), d_vec.end(), h_vec.begin());
return 0;
}
他们的saxpy
例子更接近你的要求;看片段:
thrust::transform(X.begin(), X.end(), Y.begin(), Y.begin(), saxpy_functor(A));
VexCL是另一个可以帮助您的库。从 v1.0.0 开始,它具有 OpenCL 和 CUDA 后端。这是一个最小的例子:
#include <vexcl/vexcl.hpp>
int main() {
// Get all compute devices that support double precision.
vex::Context ctx(vex::Filter::DoublePrecision);
std::vector<double> a = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<double> b = {6, 7, 8, 9, 10};
// Allocate memory and copy input data to compute devices.
vex::vector<double> A(ctx, a);
vex::vector<double> B(ctx, b);
// Do the computations.
vex::vector<double> C = A + B;
vex::vector<double> D = A - B;
vex::vector<double> E = A / B;
vex::vector<double> F = A * B;
// Get the results back to host.
vex::copy(C, a);
}
OpenCL 就是这样一个“库”——从技术上讲,它不是一个库,而是一种基于 C99 的自己的语言。OpenCL 运行时系统将允许您在多个线程中创建在 GPU(或 CPU)上运行的线程,每个线程负责一小部分计算,并且您可以配置要运行的线程数。