cuda thrust 文档

### CUDA Thrust 文档知识点详解 #### CUDA Thrust 概述 CUDA Thrust 是一个用于 CUDA 的模板库，它模仿了 C++ STL 的设计风格，为开发者提供了丰富的容器与算法支持，极大地提升了基于 GPU 的并行计算编程效率。Thrust 的主要目标包括提升程序员的生产力、鼓励通用编程以及实现高性能。 #### Thrust 的三大目标 1. **提升程序员生产力**：通过简洁且易于理解的接口，使开发者能够快速构建复杂的应用。 2. **鼓励通用编程**：利用并行原语来构建程序，使得代码更易于维护和扩展。 3. **实现高性能**：通过高效地将算法映射到硬件上，确保应用程序达到最优性能。 #### Thrust 的特点 - **容器**：支持在主机和设备上创建容器。 - **算法**：提供排序、归约、扫描等算法。 - **兼容性**：与标准 C++ 容器兼容，可以轻松转换。 #### Thrust 的容器 Thrust 提供了多种容器类型，其中最常用的是 `host_vector` 和 `device_vector`，它们分别用于主机和设备端数据管理。 ##### 示例代码解析 ```cpp #include <thrust/host_vector.h> #include <thrust/device_vector.h> #include <thrust/sort.h> #include <cstdlib.h> int main(void) { // 生成 32M 随机数 thrust::host_vector<int> h_vec(32 << 20); thrust::generate(h_vec.begin(), h_vec.end(), rand); // 将数据传输到设备 thrust::device_vector<int> d_vec = h_vec; // 在设备上对数据进行排序 (GeForce GTX 480 可达每秒 846M 键值排序) thrust::sort(d_vec.begin(), d_vec.end()); // 将数据传输回主机 thrust::copy(d_vec.begin(), d_vec.end(), h_vec.begin()); return 0; } ``` - **数据生成**：首先使用 `thrust::host_vector` 在主机上生成了一个包含 32M 个随机整数的向量，并使用 `thrust::generate` 函数填充该向量。 - **数据传输**：接着，将主机端的向量复制到设备端，使用 `thrust::device_vector` 类型。 - **数据处理**：在设备端执行排序操作，这里调用了 `thrust::sort` 函数。 - **结果返回**：将排序后的结果从设备端复制回主机端。 #### Thrust 的容器细节 Thrust 的容器不仅提供了简洁且可读性强的代码，还能避免常见的内存管理错误。 ##### 示例代码解析 ```cpp // 分配包含两个元素的主机向量 thrust::host_vector<int> h_vec(2); // 将主机向量复制到设备 thrust::device_vector<int> d_vec = h_vec; // 从主机写入设备值 d_vec[0] = 13; d_vec[1] = 27; // 从主机读取设备值 std::cout << "sum: " << d_vec[0] + d_vec[1] << std::endl; ``` - **分配内存**：使用 `thrust::host_vector` 创建包含两个元素的向量。 - **数据复制**：将主机向量复制到设备向量。 - **数据交互**：可以直接通过索引操作设备向量。 #### Thrust 与 STL 容器兼容 Thrust 的容器与标准 C++ 容器兼容，可以轻松地进行转换和操作。 ##### 示例代码解析 ```cpp // 创建列表容器于主机 std::list<int> h_list; h_list.push_back(13); h_list.push_back(27); // 将列表复制到设备向量 thrust::device_vector<int> d_vec(h_list.size()); thrust::copy(h_list.begin(), h_list.end(), d_vec.begin()); // 使用构造函数进行转换 thrust::device_vector<int> d_vec2(h_list.begin(), h_list.end()); ``` - **创建列表**：在主机上创建了一个 `std::list` 容器，并添加了两个元素。 - **复制数据**：使用 `thrust::copy` 函数将列表中的数据复制到设备向量。 - **构造函数转换**：也可以直接使用构造函数将列表转换为设备向量。 #### 命名空间避免冲突 为了防止命名冲突，Thrust 中的所有类和函数都在 `thrust` 命名空间下。 ##### 示例代码解析 ```cpp // 分配主机内存 thrust::host_vector<int> h_vec(10); // 调用 STL 排序 std::sort(h_vec.begin(), h_vec.end()); // 调用 Thrust 排序 thrust::sort(h_vec.begin(), h_vec.end()); // 简化命名空间使用 using namespace thrust; // 不使用命名空间 int sum = reduce(h_vec.begin(), h_vec.end()); ``` - **分配内存**：使用 `thrust::host_vector` 分配内存。 - **调用排序**：可以同时使用 STL 和 Thrust 的排序函数。 - **简化命名**：使用 `using namespace thrust;` 来简化命名空间的使用。 - **不使用命名空间**：如果不使用命名空间，可以直接调用 Thrust 函数。 #### 迭代器 迭代器是 Thrust 中定义范围的重要工具，一对迭代器定义了一个范围。 ##### 示例代码解析 ```cpp // 分配设备内存 thrust::device_vector<int> d_vec(10); // 定义范围 auto start = d_vec.begin(); auto end = d_vec.end(); // 对范围内的数据进行操作 thrust::sort(start, end); ``` - **分配内存**：使用 `thrust::device_vector` 分配内存。 - **定义范围**：通过迭代器 `start` 和 `end` 定义范围。 - **数据操作**：可以对定义的范围内数据进行排序或其他操作。 通过以上介绍可以看出，CUDA Thrust 为开发者提供了强大且灵活的工具集，极大地简化了基于 GPU 的并行计算编程过程，提升了开发效率和程序性能。无论是对于初学者还是有经验的开发者来说，Thrust 都是一个值得深入学习和掌握的库。