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cuda - 对 GPU 上的数组执行推力::min_element

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 04:16:38 26 4
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我正在尝试找到 GPU 上数组的最小值。我可以在 cpu 上使用 min_element,但不知道如何在 gpu 上使用 min_element。我也很困惑为什么 min_element 的返回必须是一个数组,因为只有一个最小值?这是最接近我认为正确的,但我得到:' 错误:对于 min_element 行,不存在从“thrust::device_ptr”到“double *”的合适转换函数。

代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> /* for rand() */
#include <unistd.h> /* for getpid() */
#include <time.h> /* for time() */
#include <math.h>
#include <assert.h>
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <thrust/scan.h>
#include <thrust/device_ptr.h>
#include <thrust/reduce.h>
#include <thrust/extrema.h>
#include <cuda.h>

using namespace std;

bool errorAsk(const char *s="n/a")
{
cudaError_t err=cudaGetLastError();
if(err==cudaSuccess)
return false;
printf("CUDA error [%s]: %s\n",s,cudaGetErrorString(err));
return true;
};

double *fillArray(double *c_idata,int N,double constant) {
int n;
for (n = 0; n < N; n++) {
c_idata[n] = constant*floor(drand48()*10);

}
return c_idata;
}

int main(int argc,char *argv[])
{
int N;
N = 100;

double *c_data,*g_data,*result;
result = new double[N];

c_data = new double[N];
c_data = fillArray(c_data,N,1);

cudaMalloc(&g_data,N*sizeof(double));
cudaMemcpy(g_data,c_data,N*sizeof(double),cudaMemcpyHostToDevice);
thrust::device_ptr<double> g_ptr = thrust::device_pointer_cast(g_data);

result = thrust::min_element(g_ptr, g_ptr + N); // not sure how to get this to work
// result = thrust::max_element(c_data, c_data + N); //works but I need to do this on the gpu

cudaMemcpy(c_data,g_data,N*sizeof(double),cudaMemcpyDeviceToHost);

cout<<result[0]<<endl;
}

最佳答案

thrust::min_element 返回一个迭代器

来自documentation :

min_element finds the smallest element in the range [first, last). It returns the first iterator i in [first, last) such that no other iterator in [first, last) points to a value smaller than *i.

迭代器类似于指针。它指示元素在容器中的位置。与指针一样,迭代器可以进行添加、删除等操作。

所以我们可以直接提取这个迭代器:

thrust::device_ptr<double> result_position = thrust::min_element(...

或者另一种方法是从容器的开头获取到该位置的相对偏移量:

int result_offset = thrust::min_element(g_ptr, ...) - g_ptr;

这是有效的,因为迭代器(或thrust::device_ptr)可以被减去。从 min_element 返回的迭代器减去容器的开头将给出最小元素位置的偏移量。

这是一个基于您的代码的有效示例:

$ cat t957.cu
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> /* for rand() */
#include <iostream>
#include <thrust/device_ptr.h>
#include <thrust/extrema.h>

using namespace std;

bool errorAsk(const char *s="n/a")
{
cudaError_t err=cudaGetLastError();
if(err==cudaSuccess)
return false;
printf("CUDA error [%s]: %s\n",s,cudaGetErrorString(err));
return true;
};

double *fillArray(double *c_idata,int N,double constant) {
int n;
for (n = 0; n < N; n++) {
c_idata[n] = constant*floor(drand48()*10.0);

}
return c_idata;
}

int main(int argc,char *argv[])
{
int N;
N = 100;

double *c_data,*g_data;
// result = new double[N];

c_data = new double[N];
c_data = fillArray(c_data,N,1.0);
c_data[32] = -1.0;
cudaMalloc(&g_data,N*sizeof(double));
cudaMemcpy(g_data,c_data,N*sizeof(double),cudaMemcpyHostToDevice);
thrust::device_ptr<double> g_ptr = thrust::device_pointer_cast(g_data);

int result_offset = thrust::min_element(g_ptr, g_ptr + N) - g_ptr;

double min_value = *(g_ptr + result_offset);
// we could also do this:
// double min_value = c_data[result_offset];
std::cout<< "min value found at position: " << result_offset << " value: " << min_value << std::endl;
}
$ nvcc -o t957 t957.cu
$ ./t957
min value found at position: 32 value: -1
$

thrust quick start guide简要描述了迭代器及其在推力中的用法。

关于cuda - 对 GPU 上的数组执行推力::min_element,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33262346/

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