CUDA 进阶编程 Thrust库使用-算法与迭代器

device_ptr

thrust提供了一个ptr, 叫device_ptr。
但是注意, 这个不是类似auto_ptr, 也不是类似shared_ptr, 只是为了类型安全做的简单的封装，从device_ptr的源码里面，我们没有看到对应的析构代码

size_t N = 10;
thrust::device_ptr<int> dev_ptr = thrust::device_malloc<int>(N);

如上面的代码，当然最后我们还要用thrust::device_free析构掉

同时，也支持获取原始的指针出来使用

int * raw_ptr = thrust::raw_pointer_cast(dev_ptr);

for_each, transform, copy等简单算法

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main(void)
{
    thrust::device_vector<int> X(10000);
    thrust::device_vector<int> Y(10000);
    thrust::device_vector<int> Z(10000);

    thrust::sequence(X.begin(), X.end());
    thrust::transform(X.begin(), X.end(), Y.begin(), thrust::negate<int>());
    thrust::fill(Z.begin(), Z.end(), 2);
    thrust::transform(X.begin(), X.end(), Z.begin(), Y.begin(), thrust::modulus<int>());
    thrust::replace(Y.begin(), Y.end(), 1, 10);
   
    return 0;    
}

上面的算法看起来都很熟悉，都是STL里面拥有的，但是不同的时候，里面的都是并行的运行, 看Nsight里面的报告,可以看出开了多个grid和block，例如下面的sequence的launch详情,可以看到开了多个的线程去执行这段代码

自定义function

目前thrust并没有提供std::function来与thrust的算法进行配合，所以只能使用仿函数的方式进行

struct saxpy_functor
{
    const float a;

    saxpy_functor(float _a) : a(_a) {}

    __host__ __device__
        float operator()(const float& x, const float& y) const { 
            return a * x + y;
        }
};

void saxpy_fast(float A, thrust::device_vector<float>& X, thrust::device_vector<float>& Y)
{
    thrust::transform(X.begin(), X.end(), Y.begin(), Y.begin(), saxpy_functor(A));
}

与STL进行配合

	thrust::device_vector<int> X(100000);
	thrust::sequence(X.begin(), X.end());

	std::vector<int> s(100000);
	std::copy(X.begin(), X.end(), s.begin());
	thrust::copy(X.begin(), X.end(), s.begin());

上面分别使用了std的和thrust的copy进行复制，std的版本在我的机子上要5s,而thrust的版本200us就可以了，速度差距还是非常明显的