如何在 CUDA 中正确避免 single/double 精度的复制粘贴方法

Question

使用 CUDA 时，我经常比较单精度和双精度的执行时间 (float/double)。为了避免复制粘贴方法，我经常在标准情况下使用模板在 float 和 double 之间切换。

当我必须使用来自 cusparse/cublas 库的外部方法时，问题就开始了。在这种特殊情况下，例如：

cublasSaxpy() // single precision
cublasDaxpy() // double precision

如果懒，最简单的办法就是复制粘贴的方法

myFloatMethod(float var)
{
    // do stuff in float
    cublasSaxpy(var);
}

myDoubleMethod(double var)
{
    // do stuff in double
    cublasDaxpy(var);
}

我已经尝试搜索这个问题，我找到的唯一解决方案是全局定义这样的方法：

#define cublasTaxpy cublasSaxpy // or cublasDaxpy
#define DATATYPE float // or double

并使用 cublasTaxpy 而不是 cublasSaxpy/cublasDaxpy。每次我想更改精度时，我只更改定义而没有重复代码或遍历整个代码。

有什么好的方法可以做得更好吗？

Answer 1

您可以为 cublasTaxpy()

创建重载而不是宏

void cublasTaxpy(float f) { cublasSaxpy(f); }
void cublasTaxpy(double d) { cublasDaxpy(d); }

或者将整个函数集包装在专门的结构中：

template<typename FLOAT> struct helper_cublas;

template<> struct helper_cublas<float> {
    static void cublasTaxpy(float f) { cublasSaxpy(f); }
    // other functions    
};

template<> struct helper_cublas<double> {
    static void cublasTaxpy(double d) { cublasDaxpy(d); }
    // other functions    
};

如何在 CUDA 中正确避免 single/double 精度的复制粘贴方法

How to properly avoid copy pasting methods for single/double precision in CUDA

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