数组归约，用cuda示例并逐行解释

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用CUDA进行数组归约：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void reduce(int *input, int *output, int size) {
    extern __shared__ int sdata[];
    int tid = threadIdx.x;
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    sdata[tid] = i < size ? input[i] : 0;
    __syncthreads();
    for (int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1) {
        if (tid < s) {
            sdata[tid] += sdata[tid + s];
        }
        __syncthreads();
    }
    if (tid == 0) {
        output[blockIdx.x] = sdata[0];
    }
}

int main() {
    const int size = 100000;
    const int threads_per_block = 256;
    const int blocks = (size + threads_per_block - 1) / threads_per_block;
    int *input = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        input[i] = i;
    }
    int *d_input, *d_output;
    cudaMalloc(&d_input, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_output, blocks * sizeof(int));
    cudaMemcpy(d_input, input, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    reduce<<<blocks, threads_per_block, threads_per_block * sizeof(int)>>>(d_input, d_output, size);
    int *output = (int*)malloc(blocks * sizeof(int));
    cudaMemcpy(output, d_output, blocks * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < blocks; i++) {
        sum += output[i];
    }
    printf("sum = %d\n", sum);
    free(input);
    free(output);
    cudaFree(d_input);
    cudaFree(d_output);
    return 0;
}

首先，我们定义了一个名为“reduce”的CUDA内核函数。该函数接受三个参数：输入数组、输出数组和数组大小。内核中的第一行代码使用“extern __shared__”关键字定义了一个共享内存数组，“sdata”。这个数组的大小等于每个线程块中的线程数（即“threads_per_block”）乘以每个整数的大小（即“sizeof(int)”）。

接下来，我们获取当前线程的ID（即“tid”）和输入数组的索引（即“i”）。我们使用输入索引来访问输入数组的元素，并将它们存储在共享内存数组中。如果输入索引超出了数组大小，则将共享内存中的元素设置为零。

然后，我们调用“__syncthreads()”函数来同步所有线程的执行。这是因为我们需要确保所有线程都已将其输入值存储在共享内存中，才能开始归约操作。

接下来，我们使用一个循环来执行归约操作。在每次循环迭代中，我们将“s”设置为当前线程块的线程数的一半。然后，如果当前线程ID小于“s”，则将当前线程的共享内存值与其相邻的线程的共享内存值相加。这个过程会重复执行，直到“s”为零为止。

最后，如果当前线程的ID为零，则将归约结果存储在输出数组中。这个过程对于每个线程块都会执行一次，因此输出数组的大小等于线程块的数量（即“blocks”）。

在主函数中，我们首先定义了输入数组的大小（即“size”）、每个线程块中的线程数（即“threads_per_block”）和线程块的数量（即“blocks”）。我们还使用标准库函数“malloc”分配了输入和输出数组的内存，并将输入数组初始化为顺序整数。

接下来，我们使用CUDA函数“cudaMalloc”分配了设备内存，并使用“cudaMemcpy”函数将输入数组从主机内存复制到设备内存。

然后，我们调用“reduce”内核函数，并传递输入数组、输出数组和数组大小作为参数。我们还传递了共享内存大小作为第三个参数，这个大小等于每个线程块中的线程数乘以每个整数的大小。

最后，我们使用“cudaMemcpy”函数将输出数组从设备内存复制到主机内存，并计算输出数组中的所有元素的和。我们释放了所有内存，然后返回零。

在此示例中，我们使用了一些简单的技巧来优化内核函数的性能，例如使用共享内存来提高内存访问效率，并使用循环执行归约操作。这些技巧可用于各种不同的CUDA应用程序中，以提高其性能和效率。