cuda模板排序

本文介绍了使用CUDA编程中的宏定义和模板,展示了一种在GPU上对数组进行排序的方法,通过`sort`函数根据升序或降序计算每个元素在排序后数组中的位置。
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cuda模板排序

#define _IN_OUT_
#define _IN_
#define _OUT_

#define _ARR_
#define _VAL_

cuda排序

// datasize means after-sort index
template <typename T>
GLB void sort(_IN_ _ARR_ const T *data, _IN_ _VAL_ cintp datasize, _OUT_ _ARR_ T *dest, bool upp = true)
{
    CUDA_ID;

    const int id = bid.x * bdim.x + tid.x;

    const int size = *datasize;

    if (id < size)
    {
        int num = 0;

        for (int a = 0; a < size; ++a)
        {
            if (upp)
            {
                if ((data[id] > data[a]))
                    ++num;
            }
            else
            {
                if ((data[id] < data[a]))
                    ++num;
            }
        }
        dest[id] = num;
    }
}

得出的dest存储的下标为它应当处在的下标
后续还会更新 先写成这样

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>嗯,用户这次的问题是关于CUDA模板化函数指针的使用方法和注意事项。从引用的资料来看,用户似乎正在研究CUDA的高级编程技巧,特别是如何将函数指针与模板结合使用在核函数中。这属于比较深入的CUDA编程范畴,用户可能是GPU计算方向的研究人员或工程师。 用户提供的引用材料很有针对性,尤其是引用[2]展示了模板函数指针在CUDA中的典型应用场景。我需要重点解释清楚几个核心问题:如何正确定义模板化的设备函数指针、如何避免常见的编译错误、以及如何解决主机/设备代码分离带来的限制。 从技术角度看,这个问题的难点在于CUDA对设备函数指针的特殊处理机制。与普通C++不同,CUDA要求设备函数必须明确标注__device__属性,且函数指针传递涉及主机-设备交互。模板的使用又增加了编译时类型推导的复杂度。用户可能在实际编码中遇到了"undefined reference"或"illegal memory access"这类错误。 考虑到用户的技术水平,应该用具体代码示例说明关键点。比如展示正确声明模板化设备函数指针的语法: ```cpp template<typename T> __global__ void kernel(T (*func_ptr)(T), T* data) { ... } ``` 同时必须强调几个易错点:函数指针的__device__属性缺失会导致运行时错误;动态分配设备函数指针是不可行的;模板实例化必须在编译期完成等。用户可能没有意识到,在主机代码中直接调用设备函数指针是严格禁止的。 另外注意到引用[3]提到OpenCV的StreamAccessor封装,这提示用户可能在混合使用CUDA和OpenCV。需要补充说明当使用第三方库时,如何保证函数指针的兼容性问题。比如OpenCV的GPU模块可能对设备函数有额外的命名空间要求。 最后应该给出调试建议,特别是如何用cuda-memcheck工具检测函数指针相关的内存错误。用户遇到的最常见问题往往是设备函数指针被意外置空或指向错误地址。</think>以下是关于在CUDA中使用模板化函数指针的详细指南,结合核心机制和注意事项: ### 一、核心实现方法 1. **定义设备端函数模板** 使用 `__device__` 声明函数,确保可在设备端执行: ```cpp template <typename T> __device__ T device_add(T a, T b) { return a + b; } ``` 2. **声明函数指针类型** 通过 `typedef` 或 `using` 定义模板化函数指针类型: ```cpp template <typename T> using DeviceFuncPtr = T (*)(T, T); // 指向 __device__ 函数的指针 ``` 3. **内核调用函数指针** 在内核中通过指针调用设备函数: ```cpp template <typename T> __global__ void kernel(T* a, T* b, T* c, DeviceFuncPtr<T> func) { int idx = threadIdx.x; c[idx] = func(a[idx], b[idx]); // 通过指针调用 } ``` 4. **主机端封装函数** 模板函数封装内核启动逻辑(参考引用[2]): ```cpp template <typename T> void launch_kernel(T* d_a, T* d_b, T* d_c, int size, DeviceFuncPtr<T> func) { dim3 block(256); dim3 grid((size + block.x - 1) / block.x); kernel<<<grid, block>>>(d_a, d_b, d_c, func); } ``` --- ### 二、关键注意事项 1. **函数指针传递限制** - ✅ **允许**:将主机端获取的函数指针**值**传递给内核(内核内解引用合法) - ❌ **禁止**:在内核外解引用指向设备函数的指针(主机端无法执行设备代码) ```cpp // 错误示例:主机端解引用设备函数指针 DeviceFuncPtr<float> ptr = ...; float result = ptr(1.0f, 2.0f); // 触发非法内存访问 ``` 2. **编译与链接要求** - 使用 `--relocatable-device-code=true` 或 `-rdc=true` 编译标志 - 需启用设备代码链接(如 `nvcc -arch=sm_xx -rdc=true`) 3. **模板实例化显式声明** 在 `.cu` 文件中显式实例化模板,避免未定义符号错误: ```cpp // 显式实例化模板 template void launch_kernel<float>(float*, float*, float*, int, DeviceFuncPtr<float>); ``` 4. **兼容性限制** - 函数指针**不能**指向 `__global__` 核函数(仅限 `__device__` 函数) - 设备函数指针**不可**存储在全局内存中长期保留(生命周期限于内核执行) --- ### 三、典型应用场景 1. **泛型算法库开发** 实现可配置操作的GPU算法(如排序/变换),用户传入自定义计算函数[^2]。 2. **数学库函数选择** 动态切换不同精度(`float`/`double`)的数学运算: ```cpp DeviceFuncPtr<double> ptr = device_add<double>; launch_kernel(d_a, d_b, d_c, N, ptr); ``` 3. **回调机制实现** 在迭代算法中嵌入用户定义的条件检查函数(如收敛判定)。 --- ### 四、调试技巧 1. 使用 `cuda-memcheck` 检测非法函数指针访问 2. 通过 `cuobjdump -sass` 检查设备代码是否包含目标函数 3. 对未实例化的模板错误,检查编译日志中的 `undefined reference` 警告 > **重要提醒**:函数指针传递的是**地址值**而非函数体本身,设备函数代码仍需通过 `-rdc` 机制链接到最终可执行文件[^2]。 ---
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