如何快速压缩稀疏阵列CUDA C?(How to quickly compact a sparse

2019-08-06 07:36发布

摘要

[A - B - - - C]在设备内存中,但希望[ABC] -有什么用CUDA C的最快方法?

上下文

我有一个数组A整数对设备(GPU)存储器。 在每次迭代中,我随机选择是大于0的几个元件,并从中减去1。 我维持排序查找数组L那些等于0的元素:

Array A:
       @ iteration i: [0 1 0 3 3 2 0 1 2 3]
   @ iteration i + 1: [0 0 0 3 2 2 0 1 2 3]

Lookup for 0-elements L:
       @ iteration i: [0 - 2 - - - 6 - - -]  ->  want compacted form: [0 2 6]
   @ iteration i + 1: [0 1 2 - - - 6 - - -]  ->  want compacted form: [0 1 2 6]

在这里,我随机选择元件14从减去1。以我在CUDA C实现中,每个线程映射到在元件A ,因此查找数组是稀疏,以防止数据种族和保持排序的排序(例如[0 1 2 6]而不是[0 2 6 1]

后来,我将只对那些对于等于0。因此,我需要用于压缩稀疏查找阵列元件做一些操作L ,这样我可以映射到线程0元素。

因此,什么是压缩上设备存储器中的稀疏数组具有CUDA C的最有效的方法是什么?

非常感谢。

Answer 1:

假设我有:

int V[] = {1, 2, 0, 0, 5};

而我期望的结果是:

int R[] = {1, 2, 5}

实际上,我们在删除那个是零,或复制的元素只有当非零元素。

#include <thrust/device_ptr.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <stdio.h>
#define SIZE 5

#define cudaCheckErrors(msg) \
    do { \
        cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
        if (__err != cudaSuccess) { \
            fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
                msg, cudaGetErrorString(__err), \
                __FILE__, __LINE__); \
            fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
            exit(1); \
        } \
    } while (0)

  struct is_not_zero
  {
    __host__ __device__
    bool operator()(const int x)
    {
      return (x != 0);
    }
  };



int main(){

  int V[] = {1, 2, 0, 0, 5};
  int R[] = {0, 0, 0, 0, 0};
  int *d_V, *d_R;

  cudaMalloc((void **)&d_V, SIZE*sizeof(int));
  cudaCheckErrors("cudaMalloc1 fail");
  cudaMalloc((void **)&d_R, SIZE*sizeof(int));
  cudaCheckErrors("cudaMalloc2 fail");

  cudaMemcpy(d_V, V, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy1 fail");

  thrust::device_ptr<int> dp_V(d_V);
  thrust::device_ptr<int> dp_R(d_R);
  thrust::copy_if(dp_V, dp_V + SIZE, dp_R, is_not_zero());

  cudaMemcpy(R, d_R, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy2 fail");

  for (int i = 0; i<3; i++)
    printf("R[%d]: %d\n", i, R[i]);

  return 0;


}

该结构确定指标为我们提供了对于零个元素测试仿函数。 请注意,在推力,没有内核,我们不直接写入设备代码。 所有这一切发生在幕后。 我肯定会建议自己熟悉与快速入门指南 ,以免把这个问题变成上推力的教程。

审查意见后,我觉得代码的这个修改后的版本将解决该CUDA 4.0的问题:

#include <thrust/device_ptr.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <stdio.h>
#define SIZE 5

  struct is_not_zero
  {
    __host__ __device__
    bool operator()(const int x)
    {
      return (x != 0);
    }
  };



int main(){

  int V[] = {1, 2, 0, 0, 5};
  int R[] = {0, 0, 0, 0, 0};

  thrust::host_vector<int> h_V(V, V+SIZE);
  thrust::device_vector<int> d_V = h_V;
  thrust::device_vector<int> d_R(SIZE, 0);

  thrust::copy_if(d_V.begin(), d_V.end(), d_R.begin(), is_not_zero());
  thrust::host_vector<int> h_R = d_R;

  thrust::copy(h_R.begin(), h_R.end(), R);

  for (int i = 0; i<3; i++)
    printf("R[%d]: %d\n", i, R[i]);

  return 0;


}


文章来源: How to quickly compact a sparse array with CUDA C?