使用 Thrust 进行流压实；最佳实践和最快的方法？

Question

我有兴趣移植一些现有代码以使用推力，看看我是否可以相对轻松地在 GPU 上加速它。

我想要完成的是流压缩操作，其中只保留非零元素。根据下面的示例代码，我大部分时间都在工作。我不确定如何处理的部分是在压缩发生后处理 d_res 中的所有额外填充 space，因此 h_res。

该示例仅使用 0-99 序列，所有偶数项都设置为零。这只是一个例子，真正的问题将是一个一般的稀疏数组。

这里的答案对我帮助很大，尽管在读取数据时，大小已知是恒定的： How to quickly compact a sparse array with CUDA C?

我怀疑我可以通过计算 d_src 中 0 的数量来解决这个问题，然后只分配 d_res 到那个大小，或者在压缩之后进行计数，并且只复制那么多元素。这真的是正确的做法吗？

我觉得通过巧妙地使用迭代器或 thrust 的其他一些特性，可以很容易地解决这个问题。

#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/copy.h>

//Predicate functor
struct is_not_zero
{
    __host__ __device__
        bool operator()(const int x)
    {
        return (x != 0);
    }
};

using namespace std;

int main(void)
{
    size_t N = 100;

    //Host Vector
    thrust::host_vector<int> h_src(N);

    //Fill with some zero and some nonzero data, as an example
    for (int i = 0; i < N; i++){
        if (i % 2 == 0){
            h_src[i] = 0;
        }
        else{
            h_src[i] = i;
        }
    }

    //Print out source data
    cout << "Source:" << endl;

    for (int i = 0; i < N; i++){
        cout << h_src[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    //copies to device
    thrust::device_vector<int> d_src = h_src;

    //Result vector
    thrust::device_vector<int> d_res(d_src.size());

    //Copy non-zero elements from d_src to d_res
    thrust::copy_if(d_src.begin(), d_src.end(), d_res.begin(), is_not_zero());

    //Copy back to host
    thrust::host_vector<int> h_res(d_res.begin(), d_res.end());
    //thrust::host_vector<int> h_res = d_res; //Or just this?

    //Show results
    cout << "h_res size is " << h_res.size() << endl;
    cout << "Result after remove:" << endl;

    for (int i = 0; i < h_res.size(); i++){
        cout << h_res[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

另外，我是推力的新手，所以如果上面的代码有任何明显的缺陷，不符合使用推力的推荐做法，请告诉我。

同样，速度总是令人感兴趣的。阅读一些各种推力教程，这里似乎没有什么变化，可能会大大节省速度或浪费速度。所以，如果有加快速度的聪明方法，请告诉我。

Answer 1

您似乎忽略了 copy_if returns 一个迭代器，它指向从流压缩操作复制的数据的末尾。所以只需要这样：

//copies to device
thrust::device_vector<int> d_src = h_src;

//Result vector
thrust::device_vector<int> d_res(d_src.size());

//Copy non-zero elements from d_src to d_res
auto result_end = thrust::copy_if(d_src.begin(), d_src.end(), d_res.begin(), is_not_zero());

//Copy back to host
thrust::host_vector<int> h_res(d_res.begin(), result_end);

执行此大小 h_res 以仅保留非零，并且仅从流压缩的输出中复制非零。不需要额外的计算。

使用 Thrust 进行流压实；最佳实践和最快的方法？

Stream compaction with Thrust; best practices and fastest way?

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