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我是 CUDAfy 编程的新手，在计算数组中所有元素组合的总和时遇到了麻烦。我似乎想不出适合移植到 GPU 上的算法。非常感谢任何帮助或任何类型的算法。

序列版代码如下：

for (int i = 0; i < Array.Count - 1; i++)
{
    for (int j = (i + 1); j < Array.Count; j++)
    {
         ans.Add(Array.ElementAt(i) + Array.ElementAt(j));     

    }
}
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除了单个添加之外，这并没有给 GPU 提供太多工作。在您看到好处之前，该数组必须相当大。反正：

我使用 C++，不熟悉 C# 或 CUDAfy，但移植逻辑应该很容易。将每对元素之和存储在数组中的核函数是：

template<typename T>
__global__ void sum_combinations_of_array( const T* arr, const size_t len, T* dest )
{
    const int tx = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
    const int ty = blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;
    if( tx < len && ty < len && tx < ty ) {
        dest[tx*len+ty] = arr[tx]+arr[ty];
    }
}

您只是使用 2D 线程块来决定要添加数组的哪些元素（它们只是代替i和j在您的代码中）。 arr应该至少len在大小上，并且dest应该至少len*len在大小上。设置所有这些并运行它的主机代码将类似于：

const int len = 1000;

int* arr;
cudaMalloc( &arr, len*sizeof(int) );

int* matrix;
cudaMalloc( &matrix, len*len*sizeof(int) );
// cudaMalloc2D could also be used here, but then you'll
// have to pay attention to the pitch
cudaMemset( matrix, 0, len*len*sizeof(int) );

// copy host array to arr with cudaMemcpy
// ...

const int numThreads = ???; // depends on your hardware
dim3 grid( len, (len+numThreads-1)/numThreads ), threads( 1, numThreads );
sum_combinations_of_array<int><<<grid,threads>>>( arr, len, matrix );
cudaDeviceSynchronize(); // wait for completion

// copy device matrix to host with cudaMemcpy (or cudaMemcpy2D)
// remember any element i<=j will be 0
// ...

cudaFree( arr );
cudaFree( matrix );
于 2015-12-10T03:18:55.683 回答