在我的项目中，我实现了自定义内存分配器以避免不必要地调用cudaMalloc一旦应用程序“预热”。此外，我使用自定义内核进行基本数组填充、数组之间的算术运算等，并希望通过使用Thrust来简化我的代码。并摆脱这些内核。设备上的每个数组都是通过原始指针创建和访问的(目前)，我想使用device_vector和Thrust这些对象上的s方法，但我发现自己在原始指针和device_ptr之间转换一直以来，我的代码都有些困惑。我相当模糊的问题:您将/如何组织自定义内存管理的使用，Thrusts数组方法和以最易读的方式调用自定义内核？ 最佳答案
我可以使用哪些并行算法从给定的集合中生成随机排列？特别是适合CUDA的论文的建议或链接会很有帮助。这的顺序版本将是Fisher-Yates洗牌。例子:设S={1,2,...,7}为源索引集。目标是并行生成n个随机排列。n个排列中的每一个都恰好包含每个源索引一次，例如{7,6,...,1}。 最佳答案 Fisher-Yatesshuffle可以并行化。例如，4个并发worker只需要3次迭代来洗牌8个元素的vector。在第一次迭代中，它们交换01、23、45、67；第二次迭代02、13、45、67；以及最后一次迭代04、15、26、
对于我的应用程序，我必须处理一堆对象(比方说int)，这些对象随后被划分并分类到更小的桶中。为此，我将元素存储在一个连续的数组中arr={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14...}有关桶(子列表)的信息由相应桶中第一个元素的偏移量和子列表的长度给出。所以，例如，给定offsets={0,3,8,..}sublist_lengths={3,5,2,...}将导致以下拆分:012||34567||89||...我正在寻找的是一种通用且高效的方法，仅使用自定义内核或thrust库在桶上运行算法(如缩减)。对桶求和应该得到:3||25||17||...我想出的
我想知道是否有更有效的写法a=a+b+c？thrust::transform(b.begin(),b.end(),c.begin(),b.begin(),thrust::plus());thrust::transform(a.begin(),a.end(),b.begin(),a.begin(),thrust::plus());这行得通，但是有没有一种方法可以只使用一行代码来获得相同的效果？我查看了示例中的saxpy实现，但是它使用了2个vector和一个常量值；这样效率更高吗？structarbitrary_functor{template__host____device__void
我有一个相当简单的问题，但我想不出一个优雅的解决方案。我有一个Thrust代码，它生成包含值的相同大小的cvector。假设这些cvector中的每一个都有一个索引。我想为每个vector位置获取值最低的cvector的索引:例子:C0=(0,10,20,3,40)C1=(1,2,3,5,10)作为结果，我会得到一个vector，其中包含具有最低值的Cvector的索引:result=(0,1,1,0,1)我考虑过使用thrustzip迭代器来完成它，但遇到了一些问题:我可以压缩所有cvector并实现一个任意转换，它接受一个元组并返回其最低的索引值，但是:如何迭代元组的内容？据我所知
我需要使用Thrust生成一个包含0.0和1.0之间随机数的vector。我能找到的唯一记录示例会生成非常大的随机数(thrust::generate(myvector.begin(),myvector.end(),rand)。我确信答案很简单，但我将不胜感激任何建议。 最佳答案 Thrust具有随机生成器，您可以使用它来生成随机数序列。要将它们与设备vector一起使用，您需要创建一个仿函数，它返回随机生成器序列的不同元素。最直接的方法是使用计数迭代器的转换。一个非常简单的完整示例(在本例中生成介于1.0和2.0之间的随机单精度数
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介https://github.com/NVIDIA/thrust2021年8月，当代科技巨头Facebook宣布其开发了名为THRUST的高性能计算语言，可用于在设备、集群和云环境中进行并行计算。它具有“易于学习”、“简单易用”等特征，正在逐步取代C++、CUDA、OpenCL等传统编程模型，成为新一代计算平台的基础编程语言。THRUST作为新型的通用编程语言，拥有比当前主流编程语言更强大的能力，可以进行高效的并行计算。而对比其他新兴编程语言（如Python）的优点之一，即可以支持泛型编程和面向对象编程。同时，它还与现有的主流编程框架兼容，可以轻松地将数据和
我刚开始学习CUDA编程。我浏览了一些简单的CUDAC示例，一切进展顺利。然后!突然!推力!我认为自己精通C++仿函数，并且对CUDAC和Thrust之间的区别感到吃惊我觉得很难相信__global__voidsquare(float*a,intN){intidx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(idx>>(aDevice,N);cudaMemcpy(aHost,aDevice,size,cudaMemcpyDeviceToHost);for(inti=0;i相当于templatestructsquare{__host____device__T
我刚开始学习CUDA编程。我浏览了一些简单的CUDAC示例，一切进展顺利。然后!突然!推力!我认为自己精通C++仿函数，并且对CUDAC和Thrust之间的区别感到吃惊我觉得很难相信__global__voidsquare(float*a,intN){intidx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(idx>>(aDevice,N);cudaMemcpy(aHost,aDevice,size,cudaMemcpyDeviceToHost);for(inti=0;i相当于templatestructsquare{__host____device__T
只要粗略了解这些库，它们看起来就非常相似。我知道VexCL和Boost.Compute使用OpenCl作为后端(尽管v1.0版本的VexCL也支持CUDA作为后端)，而Thrust使用CUDA。除了不同的后端，它们之间有什么区别。具体来说，他们解决了哪些问题空间以及我为什么要使用一个而不是另一个。此外，在推力常见问题解答中指出TheprimarybarriertoOpenCLsupportisthelackofanOpenCLcompilerandruntimewithsupportforC++templates如果是这样，VexCL和Boost.Compute怎么可能存在。
