CUDA:重新索引数组

CUDA: reindexing arrays

本文关键字：索引 数组 新索引 CUDA      更新时间：2023-10-16

在这个例子中，我有3个浮点数组，query_points[]， initial_array[]和final_array[]。query_points[]中的值被四舍五入并成为索引值，我想将initial_array[]中那些索引处的数据复制到result_array[]。

我遇到的问题是每几百个值，与正常工作的c++代码相比，我得到不同的值。我是CUDA的新手，不知道发生了什么。请让我知道，如果你能指出我对一个解决方案。谢谢!

CUDA Code: 

int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // Col // width
int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; // Row // height
int index = h*width+w;
if ((w < width) && (h < height)){
    int piece = floor(query_points[index]) - 1;
    int piece_index = h*width+piece;
    result_array[index] = initial_array[piece_index];
}

您在自己的评论中给出了答案:"我也认为这可能与我将相同的输入和输出数组传递到函数中这一事实有关，试图做一个适当的操作。"

您对该症状的描述(它只偶尔发生，并且只在大数组上重现)也符合解释。

请注意，如果您想要完全并发，则不可能总是防止竞争条件—您可能必须使用单独的输入和输出数组。合并排序和基数排序在处理过程中会在中间数组之间来回切换。我不认为有人想出了如何在没有O(N)辅助空间的情况下实现这些算法。

我没有写代码来测试它，但有两个问题，我可以看到:

  1. 如果你是地板浮动比使用floorf()函数。我不认为这是原因，但这显然是更好的方法。

  2. 我能看到的主要问题是微妙的，或者我只是猜测:floor()和floorf()分别返回float和double。所以，当你这样做的时候:

你得到的仍然是一个浮点数，可能比你应该得到的实际整数值要小，因为精度损失。当您通过

将其隐式转换为整数时
int piece = floor(query_points[index]) - 1;

就是截断小数部分，得到n-1，你认为你得到的是n。

即使没有这个分析

int piece = floor(query_points[index]) - 1;

在这一行中，您是地板和截断，这在本质上是一样的，所以您甚至不需要使用floor()或floorf()。

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