Jared Hoberock 已经令人满意地回答了这个问题。我想在下面提供一个细微的更改,以说明当数组是由容器分配cudaMalloc
而不是通过device_vector
容器分配时的常见情况。
这个想法是将 a 包裹device_pointer
dev_ptr
在cudaMalloc
'ed 原始指针周围,将min_element
(我正在考虑最小值而不是最大值而不失一般性)的输出转换为 a device_pointer
min_ptr
,然后找到最小值 asmin_ptr[0]
和位置 by &min_ptr[0] - &dev_ptr[0]
。
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_paraMeters.h"
#include <thrust\device_vector.h>
#include <thrust/extrema.h>
/***********************/
/* CUDA ERROR CHECKING */
/***********************/
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, const char *file, int line, bool abort=true)
{
if (code != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
if (abort) exit(code);
}
}
/********/
/* MAIN */
/********/
int main() {
srand(time(NULL));
const int N = 10;
float *h_vec = (float *)malloc(N * sizeof(float));
for (int i=0; i<N; i++) {
h_vec[i] = rand() / (float)(RAND_MAX);
printf("h_vec[%i] = %f\n", i, h_vec[i]);
}
float *d_vec; gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&d_vec, N * sizeof(float)));
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_vec, h_vec, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
thrust::device_ptr<float> dev_ptr = thrust::device_pointer_cast(d_vec);
thrust::device_ptr<float> min_ptr = thrust::min_element(dev_ptr, dev_ptr + N);
float min_value = min_ptr[0];
printf("\nMininum value = %f\n", min_value);
printf("Position = %i\n", &min_ptr[0] - &dev_ptr[0]);
}