cuda 11.1的gpu列表

时间: 2023-09-23 08:02:44 浏览: 210

在cuda上用gpu实现散列表

### 在CUDA上用GPU实现散列表 #### 引言随着计算能力的不断提升与并行处理的需求日益增加，GPU（图形处理器）已经成为高性能计算的重要组成部分。CUDA作为一种开发GPU应用程序的平台和技术，允许开发者利用NVIDIA GPU进行通用计算。本文将详细介绍如何在CUDA环境下使用GPU来实现散列表。 #### 散列表基本原理散列表（Hash Table）是一种根据键值（Key-value）对存储数据的数据结构，其核心思想是通过散列函数将键值映射到表的一个位置来访问记录，这加快了查找速度。理想的散列函数应当均匀地分布数据，以减少冲突。 #### CUDA与GPU编程 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司提供的一个开发平台，允许开发者编写C/C++程序来利用GPU的强大并行计算能力。CUDA支持多种并行计算模型，包括线程块、网格等，使得开发人员能够有效地利用GPU硬件资源。 #### 实现细节 ##### 1. 数据结构定义本实现中的散列表主要由两个数据结构组成： - `Entry`：散列表中的每个元素都是一个`Entry`，它包含键值、指向实际存储值的指针以及指向下一个`Entry`的指针。 - `Table`：表示整个散列表，其中包含了元素数量、散列表条目数组、以及元素池。 ```c #define SIZE (100 * 1024 * 1024) #define ELEMENTS (SIZE / sizeof(unsigned int)) #define HASH_ENTRIES 1024 struct Entry { unsigned int key; void* value; Entry* next; }; struct Table { size_t count; Entry** entries; Entry* pool; }; ``` ##### 2. 散列函数散列函数用于将键转换为索引，这里使用简单的取模运算。 ```c __device__ __host__ size_t hash(unsigned int key, size_t count) { return key % count; } ``` ##### 3. 表初始化与释放为了高效地在GPU上操作散列表，我们需要在GPU内存中分配空间，并且初始化散列表。 ```c void initialize_table(Table table, int entries, int elements) { table.count = entries; HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&table.entries, entries * sizeof(Entry*))); HANDLE_ERROR(cudaMemset(table.entries, 0, entries * sizeof(Entry*))); HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&table.pool, elements * sizeof(Entry))); } void free_table(Table table) { cudaFree(table.entries); cudaFree(table.pool); } ``` ##### 4. 将表复制到主机内存在某些情况下，可能需要将GPU上的数据复制回主机内存以供后续处理。 ```c void copy_table_to_host(const Table& table, Table& hostTable) { hostTable.count = table.count; hostTable.entries = (Entry**)calloc(table.count, sizeof(Entry*)); hostTable.pool = (Entry*)malloc(ELEMENTS * sizeof(Entry)); HANDLE_ERROR(cudaMemcpy(hostTable.entries, table.entries, table.count * sizeof(Entry*), cudaMemcpyDeviceToHost)); HANDLE_ERROR(cudaMemcpy(hostTable.pool, table.pool, ELEMENTS * sizeof(Entry), cudaMemcpyHostToDevice)); // 对表中的指针进行调整 for (int i = 0; i < table.count; i++) { if (hostTable.entries[i] != NULL) { hostTable.entries[i] = (Entry*)((size_t)hostTable.entries[i] - (size_t)table.pool + (size_t)hostTable.pool); } } for (int i = 0; i < ELEMENTS; i++) { if (hostTable.pool[i].next != NULL) { hostTable.pool[i].next = (Entry*)((size_t)hostTable.pool[i].next - (size_t)table.pool + (size_t)hostTable.pool); } } } ``` ##### 5. 并发插入元素由于GPU上可能存在多个线程同时访问同一个散列表项，因此需要锁机制来避免竞争条件。 ```c __global__ void add_to_table(unsigned int* keys, void** values, Table table, Lock* lock) { int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; int stride = blockDim.x * gridDim.x; while (tid < ELEMENTS) { unsigned int key = keys[tid]; size_t hashValue = hash(key, table.count); for (int i = 0; i < 32; i++) { if ((tid % 32) == i) { Entry* location = &(table.pool[tid]); location->key = key; location->value = values[tid]; // 锁住对应的桶，防止其他线程修改 lock[hashValue].lock(); location->next = table.entries[hashValue]; table.entries[hashValue] = location; lock[hashValue].unlock(); } } tid += stride; } } ``` #### 总结通过上述代码示例，我们实现了基于CUDA的GPU散列表，该实现利用了GPU的并行处理能力，有效地提高了散列表的处理效率。值得注意的是，在实际应用中还需要考虑更多的因素，例如锁的实现方式、负载均衡问题以及错误处理等。此外，为了进一步优化性能，还可以考虑使用更复杂的散列算法或采用多级散列表等策略。

以下是支持CUDA 11.1的NVIDIA GPU列表： 1. GeForce RTX 3090 2. GeForce RTX 3080 3. GeForce RTX 3070 4. GeForce RTX 3060 Ti 5. GeForce RTX 3060 6. GeForce GTX 1660 SUPER 7. GeForce GTX 1660 Ti 8. GeForce GTX 1660 9. GeForce GTX 1650 SUPER 10. GeForce GTX 1650 Ti 11. GeForce GTX 1650 12. GeForce MX450 13. Tesla A100 14. Tesla V100 15. Tesla T4 16. Quadro RTX 8000 17. Quadro RTX 6000 18. Quadro RTX 5000 19. Quadro RTX 4000 20. Quadro P5200 21. Quadro P5000 22. Quadro P4200 23. Quadro P4000 24. Quadro P3200 25. Quadro P3000 26. Quadro P2200 27. Quadro P2000 28. Quadro P1000 29. Quadro P620 30. Quadro P600 31. Quadro P520 32. Quadro P500

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