cuda - 仅对向量 CUDA/THRUST 的正元素求和

Question

我想使用推力(因为我的大部分方法是使用推力数据类型实现的)或 C CUDA(如有必要)仅对向量的正浮点元素求和。数据最初未排序。我最初的尝试非常糟糕:基本上，复制向量，对其进行排序，通过将其传递给内核来找到零交叉，内核比较连续的成对值并写入与零交叉相匹配的值。基本上在排序之后(我用 Thrust 做)...

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n - 1) {
  float a = vector[i];
  float b = vector[i + 1];
  if (a >= 0.0 && b < 0.0)
    answer = i + 1;
}

这真的很愚蠢，很多线程都匹配条件，读取次数太多，分支分歧等等。所以，它完全失败了，每次调用都会对相同的数据给出不同的结果，等等。

我还没有找到在 Thrust 中实现它的好方法，这是我更喜欢的。排序后我不知道如何找到零交叉。关于这里的起点有什么建议吗？实际工作的简单 CUDA C 实现也很好。

Answer 1

要仅对正值求和，您不需要对初始值进行排序，请使用推力::transform_reduce:

template<typename T>
struct positive_value : public thrust::unary_function<T,T>
{
   __host__ __device__ T operator()(const T &x) const
   {
     return x < T(0) ? 0  : x;
   }
};

float result = thrust::transform_reduce(data.begin(), data.end(),
                                    positive_value<float>(),
                                    0,
                                    thrust::plus<float>());