c++ - `boost::numeric::odeint::runge_kutta-X`模板参数兼容CUDA/OpenMP

Question

此处总结了我正在使用的类步进器的类型签名:

http://www.boost.org/doc/libs/1_56_0/libs/numeric/odeint/doc/html/boost/numeric/odeint/runge_kutta_dopri5.html

可以实例化如下:

 boost::numeric::odeint::runge_kutta_dopri5< state_type_ > stepper;

到目前为止一切顺利。它有效。

我计划将我的程序移植到 cuda(使用推力)，然后再移植到 openmp。我将声明更改为以下内容:

boost::numeric::odeint::runge_kutta_dopri5< state_type_
        , double
        , state_type_
        , double
        , boost::numeric::odeint::vector_space_algebra 
        > stepper;

我遵循了 this problem 的解决方案但这不编译。

In file included from /usr/include/boost/numeric/odeint/stepper/euler.hpp:26:
/usr/include/boost/numeric/odeint/algebra/default_operations.hpp:87:27: error: invalid operands to binary expression ('double' and 'const std::vector<double, std::allocator<double> >')
            t1 = m_alpha1 * t2 + m_alpha2 * t3;
                 ~~~~~~~~ ^ ~~

我想知道声明步进器的最便携方式是什么，以便稍后在移植到 cuda 时需要进行最少的更改。

Answer 1

这取决于你想做什么。如果您想使用 Thrust，您需要将声明更改为

boost::numeric::odeint::runge_kutta_dopri5<
    state_type , double , state_type , double ,
    thrust_algebra , thrust_operations >;

thrust_algebra和 thrust_operations确保所有计算都重定向到适当的 thrust::for_each使用压缩迭代器的调用。如果你想使用一些在 GPU 上运行的高级线性代数库(如 VexCL 或 ViennaCL)，你可以使用上面的声明并且只更改 state_type到正确的类型，例如 vexcl::vector< double > . vector_space_algebra假设您的 state_type可以处理类似 y = a1*x1 + a2*x2 的操作，由于使用了表达式模板，VexCL 和 ViennaCL 就是这种情况。你也可以看看here .