我正在尝试使用 CUDA::Thurst 迭代器实现在 GPU 上运行的 ODE 求解器例程,以求解 GPU 中的一堆方程,详细信息,这里是一小段代码:
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/transform.h>
#include <thrust/sequence.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <thrust/fill.h>
#include <thrust/replace.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/for_each.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/iterator/zip_iterator.h>
#include <iostream>
#include <math.h>
__host__ __device__ float f(float x, float y)
{
return cos(y)*sin(x);
}
struct euler_functor
{
const float h;
euler_functor(float _h) : h(_h) {};
__host__ __device__
float operator()( float(*f)(double,double),const float& x, const float& y) const {
y += h * (*f)( x, y );
x += h;
}
};
int main(void)
{
// allocate three device_vectors with 10 elements
thrust::device_vector<int> X(10);
// initilaize to random vaues
thrust::generate(X.begin(), X.end(), rand);
// apply euler for each element of X
thrust::for_each(X.begin(),X.end(),euler_functor(f,0.0,X));
// print the values
for(int i = 0; i < 10; i++) std::cout<< X[i]<< std::endl;
}
但是当我编译的时候
nvcc euler.cu -o euler.x -lm the following errors occurs:
lala.cu(29): error: explicit type is missing ("int" assumed)
lala.cu(29): error: expected a ";"
lala.cu(33): error: expression must be a modifiable lvalue
lala.cu(34): error: expression must be a modifiable lvalue
lala.cu(35): warning: missing return statement at end of non-void function "euler_functor::operator()"
lala.cu(46): error: no suitable constructor exists to convert from "float (float, float)" to "euler_functor"
lala.cu(46): error: expected a ")"
似乎不可能以我尝试的方式使用指向函数的指针?
对于实现 Euler 过程并使用迭代器运行它的更好方法的建议将不胜感激。
前一种方法是可分割性和性能之间的良好折衷吗?
最后,希望对我来说理想的解决方案是能够定义一个指向函数的指针数组,例如:
typedef int (*foo_ptr_t)( int );
foo_ptr_t foo_ptr_array[2];
int f1( int );
int f2( int );
foo_ptr_array[0] = f1;
foo_ptr_array[1] = f2;
foo_ptr_array[0]( 1 );
将 foo_ptr_array 作为参数传递给欧拉仿函数。可能吗?
感谢您的回答。
可能的改进:
当我尝试采用以下方法时,是否可以将一组耦合微分方程定义为元组上的仿函数?我能否从解决方案的数值方法中获得一些错误信息?
应该是
最佳答案
最终,您要求在主机代码中获取一个 __device__
函数参数,然后将其作为(函数)指针传递,最终(在幕后)生成一个内核参数靠推力。
是illegal在主机代码中获取 __device__
函数参数的地址,因此以这种方式传递 __device__
函数指针作为参数是行不通的。
可以通过创建额外的 __device__
变量(指针)来在设备上存储函数指针来解决这个问题。然后使用 cudaGetSymbolAddress
构建函数指针表。这将需要运行前体内核来在设备上设置函数指针。看起来比较乱。
将仿函数参数化以根据参数选择设备功能可能会更简单。像这样:
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/transform.h>
#include <thrust/sequence.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <thrust/fill.h>
#include <thrust/replace.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/for_each.h>
#include <thrust/iterator/zip_iterator.h>
#include <iostream>
#include <math.h>
__host__ __device__ float f1(float x)
{
return sinf(x);
}
__host__ __device__ float f2(float x)
{
return cosf(x);
}
struct euler_functor
{
unsigned h;
euler_functor(unsigned _h) : h(_h) {};
__host__ __device__
void operator()(float &y) const {
if (h == 1) y = f1(y);
else if (h == 2) y = f2(y);
}
};
int main(void)
{
const unsigned N = 8;
// allocate three device_vectors with 10 elements
thrust::device_vector<float> X(N);
// initilaize to random vaues
thrust::sequence(X.begin(), X.end(), 0.0f, (float)(6.283/(float)N));
// apply euler for each element of X
thrust::for_each(X.begin(),X.end(),euler_functor(1));
// print the values
for(int i = 0; i < N; i++) std::cout<< X[i]<< std::endl;
std::cout << "******************" << std::endl;
thrust::sequence(X.begin(), X.end(), 0.0f, (float)(6.283/(float)N));
// apply euler for each element of X
thrust::for_each(X.begin(),X.end(),euler_functor(2));
// print the values
for(int i = 0; i < N; i++) std::cout<< X[i]<< std::endl;
}
关于c++ - 用作推力迭代器 CUDA 的参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21196685/