cuda - 插入cuda内核

Question

我的机器 (Linux SL7) 上也安装了 cuda 8.0，我已经下载了 thrust 1.8.1 并将现有的 thrust 库替换为新的 1.8.1。

据我所知，从 thrust 1.8 开始支持 thrust 并且可以在内核中使用。我从他们的网站上引用:

Thrust 1.8.0 introduces support for algorithm invocation from CUDA __device__ code, support for CUDA streams, and algorithm performance improvements. Users may now invoke Thrust algorithms from CUDA __device__ code

但是，当我使用 Nsight eclipse 构建应用程序时，它向我显示此错误:

calling a __host__ function("thrust::sort") from a __global__ function("mykernel") is not allowed.

有什么建议吗？

这是我的代码:

#include <iostream>
#include <numeric>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/execution_policy.h>

__global__ void mykernel(int* a, int* b)
{

thrust::sort(a, a + 10);
}

int main(void)
{
    int a[10] = { 0, 9, 7, 3, 1, 6, 4, 5, 2, 8 };
    int b[10];
    int *d_a, *d_c;

    cudaMalloc((void**)&d_a, 10 * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&d_c, 10 * sizeof(int));

    std::cout << "A\n";
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        std::cout << a[i] << "  ";
    }

    cudaMemcpy(d_a, a, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    mykernel<<<1, 1> > >(d_a, d_c);
    cudaMemcpy(a, d_c, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    std::cout << "\nA\n";
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        std::cout << a[i] << "  ";
    }

    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_c);
    return 0;
}

Answer 1

你是对的。 Thrust 1.8 和更新版本支持设备代码中的算法调用。但是，要利用这一点，您需要使用新的 execution policies使库在设备代码中正常工作。

如果你使用sort的版本其中包括这样的执行策略:

__global__ void mykernel(int* a, int* b)
{
    thrust::sort(thrust::device, a, a + 10);
}

您应该会发现代码可以正确编译。