Question

Thrust库可用于对数据进行排序。调用可能看起来像这样（带有键和值向量）：

thrust::sort_by_key(d_keys.begin(), d_keys.end(), d_values.begin());

在CPU上调用，d_keys和d_values在CPU内存中;并且大部分执行都发生在GPU上。

但是，我的数据已经在GPU上？如何使用Thrust库直接在GPU上执行高效排序，即从内核调用sort_by_key函数？

此外，我的数据包含其中的键 unsigned long long int或unsigned int以及始终为unsigned int的数据。我应该如何对这些类型进行推力调用？

Answer 1

如Talonmies链接的问题所述，您无法通过CUDA函数调用Thrust（例如__device__或__global__）。但是，这并不意味着您不能使用Thrust使用设备内存中已有的数据。而是使用包裹原始数据的Thrust向量从主机调用所需的Thrust函数。 e.g。

//raw pointer to device memory
unsigned int * raw_data;
unsigned int * raw_keys;
//allocate device memory for data and keys
cudaMalloc((void **) &raw_data, N_data * sizeof(int));
cudaMalloc((void **) &raw_keys, N_keys * sizeof(int));

//populate your device pointers in your kernel 
kernel<<<...>>>(raw_data, raw_keys, ...);

...

//wrap raw pointer with a device_ptr to use with Thrust functions
thrust::device_ptr<unsigned int> dev_data_ptr(raw_data);
thrust::device_ptr<unsigned int> dev_keys_ptr(raw_keys);

//use the device memory with a thrust call
thrust::sort_by_key(d_keys, d_keys + N_keys, dev_data_ptr);

raw_data和raw_keys指向的设备内存在用Thrust::device_ptr包装时仍然在设备内存中，所以当你从主机调用Thrust函数时，它不必将任何内存从主机复制到设备，反之亦然。也就是说，您使用设备内存直接在GPU上进行排序;你唯一的开销就是启动Thrust内核并包装原始设备指针。

当然，如果你需要在之后的常规CUDA内核中使用它们，你可以得到你的原始指针：

unsigned int * raw_ptr = thrust::raw_pointer_cast(dev_data_ptr);

至于使用unsigned long long int或unsigned int作为unsigned int数据的密钥，这不是问题，因为Thrust是模板化的。也就是说，sort_by_key的签名是

template<typename RandomAccessIterator1 , typename RandomAccessIterator2 >
void thrust::sort_by_key(           
    RandomAccessIterator1   keys_first,
    RandomAccessIterator1   keys_last,
    RandomAccessIterator2   values_first )

意味着您可以为键和数据设置不同的类型。只要您的所有键类型对于给定的调用都是同质的，Thrust应该能够自动推断类型，并且您不必执行任何特殊操作。希望这是有道理的

CUDA：如何直接在GPU上使用thrust :: sort_by_key？

1 个答案: