我有兴趣移植一些现有代码以使用推力,看看我是否可以相对轻松地在 GPU 上加速它。
我要完成的是流压缩操作,其中只保留非零元素。根据下面的示例代码,我大部分时间都在工作。我不确定如何解决的部分是在压缩发生后处理 d_res 和 h_res 中的所有额外填充空间。
该示例仅使用 0-99 序列,所有偶数条目都设置为零。这只是一个例子,真正的问题将是一个一般的稀疏数组。
这个答案对我有很大帮助,尽管在读取数据时,大小是不变的: How to quick to compact a sparse array with CUDA C?
我怀疑我可以通过计算 d_src 中 0 的数量来解决这个问题,然后只将 d_res 分配为那个大小,或者在压缩之后进行计数,并且只复制那么多元素。这真的是正确的方法吗?
我觉得通过巧妙地使用迭代器或推力的其他一些特性,将会有一些简单的解决方法。
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/copy.h>
//Predicate functor
struct is_not_zero
{
__host__ __device__
bool operator()(const int x)
{
return (x != 0);
}
};
using namespace std;
int main(void)
{
size_t N = 100;
//Host Vector
thrust::host_vector<int> h_src(N);
//Fill with some zero and some nonzero data, as an example
for (int i = 0; i < N; i++){
if (i % 2 == 0){
h_src[i] = 0;
}
else{
h_src[i] = i;
}
}
//Print out source data
cout << "Source:" << endl;
for (int i = 0; i < N; i++){
cout << h_src[i] << " ";
}
cout << endl;
//copies to device
thrust::device_vector<int> d_src = h_src;
//Result vector
thrust::device_vector<int> d_res(d_src.size());
//Copy non-zero elements from d_src to d_res
thrust::copy_if(d_src.begin(), d_src.end(), d_res.begin(), is_not_zero());
//Copy back to host
thrust::host_vector<int> h_res(d_res.begin(), d_res.end());
//thrust::host_vector<int> h_res = d_res; //Or just this?
//Show results
cout << "h_res size is " << h_res.size() << endl;
cout << "Result after remove:" << endl;
for (int i = 0; i < h_res.size(); i++){
cout << h_res[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
另外,我是推力的新手,所以如果上面的代码有任何明显的缺陷,不符合使用推力的推荐做法,请告诉我。
同样,速度总是令人感兴趣的。阅读一些不同的推力教程,似乎这里的变化很小,可能会有很大的速度节省或浪费。所以,请让我知道是否有一种聪明的方法可以加快速度。