CUDA - 实现设备哈希映射？

Question

有没有人有在CUDA设备上实现哈希映射的经验？具体来说，我想知道如何在设备上分配内存并将结果复制回主机，或者是否有任何有用的库可以促进此任务。

似乎我需要先验知哈希映射的最大大小才能分配设备内存。我以前的所有CUDA努力都使用了数组和memcpys，因此非常简单。

对此问题的任何见解表示赞赏。谢谢。

Answer 1

Jason Sanders和Edward Kandrot在“CUDA by example”中提供了一个GPU Hash Table实现。

幸运的是，您可以在此页面上获取有关本书的信息并免费下载示例源代码：
http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html

在此实现中，表在CPU上预先分配，并且基于原子函数atomicCAS（比较和交换）的锁定函数确保安全的多线程访问。

此外，较新的硬件生成（从2.0开始）与CUDA＆gt; = 4.0相结合，应该可以直接在GPU上使用新的/删除操作符（http://developer.nvidia.com/object/cuda_4_0_RC_downloads.html?utm_source=http://forums.nvidia.com&utm_medium=http://forums.nvidia.com&utm_term=Developers&utm_content=Developers&utm_campaign=CUDA4），这可以为您的实现提供服务。我还没有测试过这些功能。

Answer 2

我记得有人在thrust之上开发了一个简单的哈希映射实现。它有一些代码here，虽然它是否适用于当前的推力释放是我不知道的。它至少可以给你一些想法。

Answer 3

AFAIK，“Cuda by Example”中给出的哈希表表现不太好。 目前，我相信，CUDA上最快的哈希表在Dan Alcantara's PhD dissertation中给出。请看第6章。