Thrust 使用教程

Thrust 使用教程

【免费下载链接】thrust [ARCHIVED] The C++ parallel algorithms library. See https://github.com/NVIDIA/cccl 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thrust

1. 项目介绍

Thrust 是一个 C++ 并行算法库，它为 GPU 和多核 CPU 提供了高性能的并行计算能力。该库基于 CUDA、TBB 和 OpenMP 等成熟的并行编程框架构建，提供了一系列类似于 C++ 标准库的通用功能。Thrust 是开源项目，可在 GitHub 上获取，并且包含在 NVIDIA HPC SDK 和 CUDA Toolkit 中。

2. 项目快速启动

安装

Thrust 是一个头文件库，无需编译或安装即可使用。如果你希望运行 Thrust 的单元测试，需要从 GitHub 递归克隆仓库：

git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/thrust.git

配置

对于基于 CMake 的项目，可以使用 CMake 包管理器来添加 Thrust。对于非 CMake 项目，编译时需要添加以下包含路径：

• Thrust 包含路径 <thrust repo root>
• libcu++ 包含路径 <thrust repo root>/dependencies/libcudacxx/
• CUB 包含路径（如果使用 CUDA 设备系统）<thrust repo root>/dependencies/cub/

默认情况下，使用 CPP 主机系统和 CUDA 设备系统。可以通过编译器定义来更改这些设置：

• -DTHRUST_HOST_SYSTEM=THRUST_HOST_SYSTEM_XXX，其中 XXX 是 CPP（默认）、OMP（OpenMP）或 TBB（Intel TBB）
• -DTHRUST_DEVICE_SYSTEM=THRUST_DEVICE_SYSTEM_XXX，其中 XXX 是 CPP、OMP、TBB 或 CUDA（默认）

示例代码

以下是一个简单的 Thrust 示例，用于生成随机数，并在设备上进行排序：

#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/generate.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <thrust/random.h>

int main() {
    // 生成 32M 随机数
    thrust::default_random_engine rng(1337);
    thrust::uniform_int_distribution<int> dist;
    thrust::host_vector<int> h_vec(32 << 20);
    thrust::generate(h_vec.begin(), h_vec.end(), [&]() { return dist(rng); });

    // 将数据传输到设备
    thrust::device_vector<int> d_vec = h_vec;

    // 在设备上排序
    thrust::sort(d_vec.begin(), d_vec.end());

    // 将数据传回主机
    thrust::copy(d_vec.begin(), d_vec.end(), h_vec.begin());
}

3. 应用案例和最佳实践

随机数生成与排序

使用 Thrust 生成随机数并进行排序，可以提高程序的性能和效率。以下是一个简单案例：

#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/generate.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/random.h>

int main() {
    // ...
    // 与上述示例相同
    // ...
}

数据求和

计算数据集的总和是并行计算中的常见操作。Thrust 提供了简单的方法来实现这一点：

#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/generate.h>
#include <thrust/reduce.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/random.h>

int main() {
    // ...
    // 生成随机数据
    thrust::device_vector<double> d_vec = h_vec;
    double sum = thrust::reduce(d_vec.begin(), d_vec.end(), 0.0, thrust::plus<double>());
    // ...
}

4. 典型生态项目

Thrust 作为一个并行算法库，与 CUDA 生态系统紧密集成。以下是一些典型的生态项目：

• CUDA Toolkit：NVIDIA 提供的 CUDA 开发工具包，包含编译器、库和其他用于开发 CUDA 应用程序的工具。
• cuDNN：NVIDIA 提供的深度神经网络库，用于加速深度学习应用程序中的数学计算。
• TensorRT：NVIDIA 提供的深度学习推理引擎，用于优化和部署深度学习模型。

Thrust 通过与这些项目的集成，为开发者提供了强大的并行计算能力，可以广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。

【免费下载链接】thrust [ARCHIVED] The C++ parallel algorithms library. See https://github.com/NVIDIA/cccl 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thrust