cuda向量元素求和简单算法
时间: 2023-10-14 17:20:49 浏览: 51
一个简单的 CUDA 向量元素求和算法如下:
1. 将输入向量拷贝到设备(GPU)内存中。
2. 在设备上分配用于输出的内存空间。
3. 在设备上启动一个多个线程的 GPU 核心,每个线程处理向量中的若干个元素。
4. 每个线程计算它所处理的元素的和,并将结果存储在共享内存中。
5. 使用原子操作将每个线程的局部和加入到全局和中。
6. 将全局和从设备内存拷贝回主机(CPU)内存中。
下面是一个简单的 CUDA C 实现:
```cuda
__global__ void sum_kernel(float* input, float* output, int n)
{
__shared__ float sdata[256];
int tid = threadIdx.x;
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
sdata[tid] = (i < n) ? input[i] : 0;
__syncthreads();
for (int s = 1; s < blockDim.x; s *= 2)
{
if (tid % (2*s) == 0)
{
sdata[tid] += sdata[tid + s];
}
__syncthreads();
}
if (tid == 0)
{
output[blockIdx.x] = sdata[0];
}
}
float cuda_sum(float* input, int n)
{
float* d_input, *d_output;
cudaMalloc(&d_input, n*sizeof(float));
cudaMalloc(&d_output, 256*sizeof(float));
cudaMemcpy(d_input, input, n*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
int threads_per_block = 256;
int blocks_per_grid = (n + threads_per_block - 1)/threads_per_block;
sum_kernel<<<blocks_per_grid, threads_per_block>>>(d_input, d_output, n);
float* output = (float*) malloc(blocks_per_grid*sizeof(float));
cudaMemcpy(output, d_output, blocks_per_grid*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
float sum = 0;
for (int i = 0; i < blocks_per_grid; i++)
{
sum += output[i];
}
cudaFree(d_input);
cudaFree(d_output);
free(output);
return sum;
}
```
该算法使用了线程块和共享内存来并行计算向量元素的和。每个线程块处理一个固定大小的子向量,每个线程计算它所处理的元素的和,并将结果存储在共享内存中。然后,使用原子操作将每个线程的局部和加入到全局和中。最后,将全局和从设备内存拷贝回主机内存中并返回。