我想与APARAPI并行实现一个熵功能。 在该函数中,我需要计算向量中的不同键,但它无法正确执行。
假设我们只有3个不同的值。 这是我的代码:
final int[] V = new int[1024];
// Initialization for V values
final int[] count = new int[3];
Kernel kernel = new Kernel(){
@Override
public void run(){
int gid = getGlobalId();
count[V[gid]]++;
}
};
kernel.execute(Range.create(V.length));
kernel.dispose();
运行此代码段后,当我打印count []值时,它给出了1,1,1。
似乎count[V[gid]]++
每个V [gid]只执行一次。
感谢。
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所以这就是问题所在。 ++运算符实际上是三个操作:读取当前值,递增它,写入新值。在Aparapi中,您可能同时运行1024个GPU线程。这意味着他们将读取值,可能在值为0时同时读取,然后将其增加到1,然后所有1024个线程将写入1.因此它按预期运行。
您要做的是称为Map-reduce功能。你刚刚跳过了很多步骤。您需要记住Aparapi是一个没有线程安全的系统,因此您必须编写算法来适应这种情况。这就是Map-reduce的用武之地,以下是如何做到这一点。我刚刚写了它并将其添加到新家的Aparapi存储库,详情如下。
int size = 1024;
final int count = 3;
final int[] V = new int[size];
//lets fill in V randomly...
for (int i = 0; i < size; i++) {
//random number either 0, 1, or 2
V[i] = (int) (Math.random() * 3);
}
//this will hold our values between the phases.
int[][] totals = new int[count][size];
///////////////
// MAP PHASE //
///////////////
final int[][] kernelTotals = totals;
Kernel mapKernel = new Kernel() {
@Override
public void run() {
int gid = getGlobalId();
int value = V[gid];
for(int index = 0; index < count; index++) {
if (value == index)
kernelTotals[index][gid] = 1;
}
}
};
mapKernel.execute(Range.create(size));
mapKernel.dispose();
totals = kernelTotals;
//////////////////
// REDUCE PHASE //
//////////////////
while (size > 1) {
int nextSize = size / 2;
final int[][] currentTotals = totals;
final int[][] nextTotals = new int[count][nextSize];
Kernel reduceKernel = new Kernel() {
@Override
public void run() {
int gid = getGlobalId();
for(int index = 0; index < count; index++) {
nextTotals[index][gid] = currentTotals[index][gid * 2] + currentTotals[index][gid * 2 + 1];
}
}
};
reduceKernel.execute(Range.create(nextSize));
reduceKernel.dispose();
totals = nextTotals;
size = nextSize;
}
assert size == 1;
/////////////////////////////
// Done, just print it out //
/////////////////////////////
int[] results = new int[3];
results[0] = totals[0][0];
results[1] = totals[1][0];
results[2] = totals[2][0];
System.out.println(Arrays.toString(results));
请记住,虽然看起来效率低下但实际上在更大的数字上运行得相当好。这个算法适用于
size = 1048576.
使用新大小,我的系统会在大约一秒钟内计算出以下结果。
[349602, 349698, 349276]
最后一点,您可能需要考虑转移到aparapi.com处于更活跃的项目。它包含几个错误的修复程序,以及上面链接的旧库中的许多额外功能和性能增强功能。它也在maven中心有大约十几个版本。所以它更容易使用。我刚刚在这个答案中编写了代码,但决定在新的Aparapi存储库的示例部分中使用它,您可以在the following link in the new Aparapi repository找到它。