Question

我有嵌套循环的下一个，我想将它移植到CUDA以在GPU上运行

int current=0;
int ptr=0;

for (int i=0; i < Nbeans; i++){
  for(int j=0;j< NbeamletsPerbeam[i];j++){

     current = j + ptr;

     for(int k=0;k<Nmax;k++){
        ......
     }

     ptr+=NbeamletsPerbeam[i];
 }   
}

如果有任何机构知道如何做或者如何做，我会很高兴。我们谈论的是Nbeams = 5，NbeamletsPerBeam各约200个。

这是我现在所拥有的，但我不确定它是对的......

 for (int i= blockIdx.x; i < d_params->Nbeams; i += gridDim.x){
            for (int j= threadIdx.y; j < d_beamletsPerBeam[i]; j+= blockDim.y){
                 currentBeamlet= j+k;
                 for (int ivoxel= threadIdx.x; ivoxel < totalVoxels; ivoxel += blockDim.x){

Answer 1

我会建议这个想法。但您可能需要根据代码进行一些小修改。

dim3 blocks(NoOfThreads, 1);
dim3 grid(Nbeans, 1);

kernel<<grid, blocks, 1>>()

__global__ kernel()
{
   int noOfBlocks = ( NbeamletsPerbeam[blockIdx.x] + blockDim.x -1)/blockDim.x;

   for(int j=0; j< noOfBlocks;j++){
     //  use threads and compute.... 
     if( (threadIdx.x * j) < NbeamletsPerbeam[blockIdx.x]) {
       current = (threadIdx.x * j) + ptr;

       for(int k=0;k<Nmax;k++){
          ......
       }

       ptr+=NbeamletsPerbeam[blockIdx.x];
    }
 }   
}

这应该可以解决问题，并为您提供更好的并行化。

复制for循环以移植到CUDA内核

1 个答案: