CUDA 指针、调用内核

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如果我在 C 函数中使用指针，例如:

void processCalcNorm(float* a, float* b, float* c, float* d, float* e, float* f)
    {
            *a = *a + *b;
            *c = *c + *d;
            *e = *e + *f;
    }

for(id = 0; id < 1000; id++)
    {
            processCalcNorm(&xcord[id],&lvelox[id],&ycord[id],&lveloy[id],&zcord[id],&lveloz[id]);
    }

内核执行时应该如何调用？

Answer 1

类似的东西应该可以工作(在浏览器中编写，未经测试):

__global__ void processCalcNorm_kernel(float* a, float* b, float* c, float* d, float* e, float* f, int len)
    {
       int idx = threadIdx.x + blockDim.x*blockIdx.x;
       if (idx < len){
            a[idx] = a[idx] + b[idx];
            c[idx] = c[idx] + d[idx];
            e[idx] = e[idx] + f[idx];}
    }

#define DATA_LEN 1000
#define nTPB 256
...
processCalcNorm_kernel<<<(DATA_LEN+nTPB-1)/nTPB, nTPB>>>(d_xcord,d_lvelox,d_ycord,d_lveloy,d_zcord,d_lveloz,DATA_LEN);

其中 d_... 变量是名称相似的主机变量的设备副本，通过 cudaMalloc 和 cudaMemcpy 调用进行适当设置，像这样(以 xcord 为例):

float *d_xcord;
cudaMalloc((void **)&d_xcord, DATA_LEN*sizeof(float));
cudaMemcpy(d_xcord, xcord, DATA_LEN*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

(并为其他变量创建类似的序列)

请注意，不再需要原始 C 代码中的 for 循环，因为 GPU 通过对内核的单次调用即可有效处理 for 循环的每次迭代。