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c++ - STL推力多 vector 变换？

coder 2024-02-03 原文

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<int>());
 thrust::transform(a.begin(), a.end(), b.begin(), a.begin(), thrust::plus<int>());

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？

struct arbitrary_functor
{
    template <typename Tuple>
    __host__ __device__
    void operator()(Tuple t)
    {
        // D[i] = A[i] + B[i] + C[i];
        thrust::get<3>(t) = thrust::get<0>(t) + thrust::get<1>(t) + thrust::get<2>(t);
    }
};


int main(){

     // allocate storage
    thrust::host_vector<int> A;
    thrust::host_vector<int> B;
    thrust::host_vector<int> C;

    // initialize input vectors
    A.push_back(10);
    B.push_back(10);
    C.push_back(10);

    // apply the transformation
    thrust::for_each(thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(A.begin(), B.begin(), C.begin(), A.begin())),
                     thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(A.end(),   B.end(),   C.end(),   A.end())),
                     arbitrary_functor());

    // print the output
       std::cout << A[0] << std::endl;

    return 0;
}

最佳答案

a = a + b + c 具有较低的算术强度(每 4 次内存操作只有两次算术操作)，因此计算将受内存带宽限制。为了比较您提出的解决方案的效率，我们需要测量它们的带宽需求。

在第一个解决方案中，每次调用 transform 都需要两次加载和一次存储，每次调用 plus。所以我们可以将每个 transform 调用的成本建模为 3N，其中 N 是 vector a 的大小、b 和 c。由于 transform 有两次调用，因此该解决方案的成本为 6N。

我们可以用同样的方式对第二种解决方案的成本进行建模。 arbitrary_functor 的每次调用都需要 3 次加载和 1 次存储。因此，此解决方案的成本模型为 4N，这意味着 for_each 解决方案应该比调用两次 transform 更有效。当 N 很大时，第二个解决方案的执行速度应该比第一个快 6N/4N = 1.5x。

当然，您始终可以以类似的方式将 zip_iterator 与 transform 结合使用，以避免两次单独调用 transform。

关于c++ - STL推力多 vector 变换？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7513476/

推力ampcodethrusttransformc++stlcuda

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