计算GPU上的平方欧几里德距离矩阵

Question

设p为第一组位置的矩阵，其中每一行给出特定点的坐标。类似地，让q成为第二组位置的矩阵，其中每一行给出特定点的坐标。

然后，成对平方欧几里德距离的公式为：

k(i,j) = (p(i,:) - q(j,:))*(p(i,:) - q(j,:))', 

其中p(i,:)表示i - 矩阵p的第一行，p'表示p的转置。

我想在C ++中使用支持CUDA的GPU（NVidia Tesla）计算矩阵k。我有支持GPU的OpenCV v.2.4.1，但我对其他替代方案持开放态度，比如Thrust库。但是，我对GPU编程并不太熟悉。你能建议一种有效的方法来完成这项任务吗？我应该使用哪些C ++库？

Answer 1

这个问题看起来很简单，使图书馆过度使用。

在不知道i和j的范围的情况下，我建议您将k分区为每个32个线程的多个块，并在每个块中计算

float sum, myp[d];
int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
for ( int kk = 0 ; kk < d ; kk++ )
    myp[kk] = p(i,kk);
for ( j = blockIdx.y*blockDim.y ; j < (blockIdx.y+1)*blockDim ; j++ ) {
    sum = 0.0f;
    #pragma unroll
    for ( int kk = 0 ; kk < d ; kk++ ) {
        temp = myp[kk] - q(j,kk);
        sum += temp*temp;
        }
    k(i,j) = sum;
    }

我假设您的数据具有d维并写p(i,k)，q(j,k)和k(i,j)来表示对二维数组的访问。我还冒昧地假设您的数据类型为float。

请注意，具体取决于k的存储方式，例如row-major或column-major，您可能希望在每个线程上循环i，而不是将合并写入k。