Arrayfire.jl 向量叉积的可能解决方法？

Question

我正在尝试使用 ArrayFire.jl 进行矢量数学运算，但矢量叉积函数未在 Arrayfire 中实现。是否有使用 Julia 的 Arrayfire.jl 包装器以高效方式计算它的解决方法？由于设备和主机之间的所有数据传输，以天真的方式定义函数真的很慢，而且我对包装器函数的了解不足以弄清楚如何解决这个问题。

cross(a::ArrayFire.AFArray, b::ArrayFire.AFArray) = ArrayFire.AFArray([a[2]*b[3]-a[3]*b[2]; a[3]*b[1]-a[1]*b[3]; a[1]*b[2]-a[2]*b[1]]);

Answer 1

我认为以下应该可行：

function cross!(c::AFArray, a::AFArray, b::AFArray)
    c[1] = a[2]*b[3]-a[3]*b[2]
    c[2] = a[3]*b[1]-a[1]*b[3]
    c[3] = a[1]*b[2]-a[2]*b[1]
end

c = AFArray(zeros(3))
a = AFArray([1.0, 2, 3])
b = AFArray([3.0, 4, 5])

cross!(c, a, b)

Answer 2

为了回答我自己，可以使用 circshift() 函数在 GPU 中创建移位向量来完成叉积，然后可以进行 element-wise 乘法和减法。这不是最优雅的方式，但它确实有效。

function cross(a::ArrayFire.AFArray{Float32,1}, b::ArrayFire.AFArray{Float32,1})
    ashift = circshift(a, [-1]);
    ashift2 = circshift(a, [-2]);
    bshift = circshift(b, [-2]);
    bshift2 = circshift(b, [-1]);
    c::ArrayFire.AFArray{Float32,1} = ashift.*bshift - ashift2.*bshift2;
end

Arrayfire.jl 向量叉积的可能解决方法？

Possible workarounds for vector cross product with Arrayfire.jl?

julia

arrayfire