Question

我有一个需要在设备上多次引用的float数组，所以我认为存储它的最佳位置是__ constant __ memory（使用this reference）。数组（或向量）在初始化时需要在运行时写入一次，但是由多个不同的函数读取数百万次，因此每次函数调用向内核的不断复制似乎是一个坏主意。

const int n = 32;
__constant__ float dev_x[n]; //the array in question

struct struct_max : public thrust::unary_function<float,float> {
    float C;
    struct_max(float _C) : C(_C) {}
    __host__ __device__ float operator()(const float& x) const { return fmax(x,C);}
};
void foo(const thrust::host_vector<float> &, const float &);

int main() {
    thrust::host_vector<float> x(n);
    //magic happens populate x
    cudaMemcpyToSymbol(dev_x,x.data(),n*sizeof(float));

    foo(x,0.0);
    return(0);
}

void foo(const thrust::host_vector<float> &input_host_x, const float &x0) {
    thrust::device_vector<float> dev_sol(n);
    thrust::host_vector<float> host_sol(n);

    //this method works fine, but the memory transfer is unacceptable
    thrust::device_vector<float> input_dev_vec(n);
    input_dev_vec = input_host_x; //I want to avoid this
    thrust::transform(input_dev_vec.begin(),input_dev_vec.end(),dev_sol.begin(),struct_max(x0));
    host_sol = dev_sol; //this memory transfer for debugging

    //this method compiles fine, but crashes at runtime
    thrust::device_ptr<float> dev_ptr = thrust::device_pointer_cast(dev_x);
    thrust::transform(dev_ptr,dev_ptr+n,dev_sol.begin(),struct_max(x0));
    host_sol = dev_sol; //this line crashes
}

我尝试添加一个全局推力:: device_vector dev_x（n），但是它也在运行时崩溃，并且将在__ global __ memory而不是__ constant__ memory

如果我只丢弃推力库，这一切都可以工作，但是有没有办法将推力库与全局变量和设备常量存储器一起使用？

Answer 1

好问题！您不能将__constant__数组转换为常规设备指针。

我会回答你的问题（在下面的一行之后），但首先：这是对__constant__的错误使用，并不是你想要的。 CUDA中的常量缓存针对warp中的线程之间的统一访问进行了优化。这意味着warp中的所有线程同时访问相同的位置。如果warp的每个线程访问不同的常量内存位置，则访问将被序列化。因此，连续线程访问连续内存位置的访问模式将比统一访问慢32倍。你应该真的只使用设备内存。如果您需要一次写入数据，但需要多次读取，那么只需使用device_vector：初始化一次，然后多次读取。

要执行您提出的问题，您可以使用thrust::counting_iterator作为thrust::transform的输入，为您的__constant__数组生成一系列索引。然后你的仿函数operator()采用int索引操作数而不是float值操作数，并查找常量内存。

（请注意，这意味着您的仿函数现在仅为__device__代码。如果您需要可移植性，您可以轻松地重载运算符以获取浮点数并在主机数据上以不同方式调用它。）

我修改了您的示例以初始化数据并打印结果以验证它是否正确。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>

const int n = 32;
__constant__ float dev_x[n]; //the array in question

struct struct_max : public thrust::unary_function<float,float> {
    float C;
    struct_max(float _C) : C(_C) {}

    // only works as a device function
    __device__ float operator()(const int& i) const { 
        // use index into constant array
        return fmax(dev_x[i],C); 
    }
};

void foo(const thrust::host_vector<float> &input_host_x, const float &x0) {
    thrust::device_vector<float> dev_sol(n);
    thrust::host_vector<float> host_sol(n);

    thrust::device_ptr<float> dev_ptr = thrust::device_pointer_cast(dev_x);
    thrust::transform(thrust::make_counting_iterator(0),
                      thrust::make_counting_iterator(n),
                      dev_sol.begin(),
                      struct_max(x0));
    host_sol = dev_sol; //this line crashes

    for (int i = 0; i < n; i++)
        printf("%f\n", host_sol[i]);
}

int main() {
    thrust::host_vector<float> x(n);

    //magic happens populate x
    for (int i = 0; i < n; i++) x[i] = rand() / (float)RAND_MAX;

    cudaMemcpyToSymbol(dev_x,x.data(),n*sizeof(float));

    foo(x, 0.5);
    return(0);
}

boost :: device_vector在常量内存中

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