Question

我在3D中有一个连接的N个对象（原子）的“字符串”（分子）（每个原子都有一个坐标）。我需要计算分子中每对原子之间的距离（参见下面的伪代码）。如何用CUDA完成？我应该转到内核函数2 3D阵列吗？或3个坐标为X [N]，Y [N]，Z [N]的数组？感谢。

struct atom { double x，y，z; }

int main()
{

//N number of atoms in a molecule
double DistanceMatrix[N][N];
double d;
atom Atoms[N];

for (int i = 0; i < N; i ++)
    for (int j = 0; j < N; j++)
      DistanceMatrix[i][j] = (atoms[i].x -atoms[j].x)*(atoms[i].x -atoms[j].x) +
                     (atoms[i].y -atoms[j].y)* (atoms[i].y -atoms[j].y) + (atoms[i].z -atoms[j].z)* (atoms[i].z -atoms[j].z;

 }

Answer 1

除非您使用非常大的分子，否则可能没有足够的工作来保持GPU的繁忙，因此CPU的计算速度会更快。

如果您打算计算欧几里德距离，则计算结果不正确。你需要毕达哥拉斯定理的3D版本。

我会使用SoA来存储坐标。

您希望生成具有尽可能多的合并读取和写入的内存访问模式。为此，安排由每个warp中的32个线程生成的地址或索引尽可能彼此接近（稍微简化）。

threadIdx指定块内的线程索引，blockIdx指定网格中的块索引。对于warp中的所有线程，blockIdx始终是相同的。只有threadIdx在块中的线程内有所不同。为了可视化如何将threadIdx的3维分配给线程，请将它们视为嵌套循环，其中x是内循环，z是外循环。因此，具有相邻x值的线程最有可能位于同一个warp中，如果x可被32整除，则只有共享相同x / 32值的线程在同一个warp中

我在下面列出了一个完整的算法示例。在示例中，i索引是从threadIdx.x派生的，因此，为了检查warp是否会生成合并读取和写入，我会在插入一些连续值（例如0,1和0）时检查代码。 2为i并检查生成的索引是否也是连续的。

从j索引生成的地址不太重要，因为j来自threadIdx.y，因此在变形内变化的可能性较小（如果{{1}则不会变化可以被32）整除。

threadIdx.x

Cuda，计算3d对象之间的距离矩阵

1 个答案: