是否可以在CUDA設備中使用SAL（科學算法庫）？

Question

我有一些包含SAL功能的主機代碼。 SAL函數用於處理大數據。 我想在CUDA設備中適應相同的功能，並分析主機和設備的執行時間。 但是，由於SAL函數是用於主機/ CPU的，因此如何在GPU上允許它們，還是可以從GPU端調用SAL函數？

例如，

cvabsx((COMPLEX *)in, 2, out, 1, size, 0);

上面的SAL函數計算復數的大小。 現在，我想在GPU端進行調整。 這個怎么做？ 還是有其他比SAL執行速度更快的庫？

Answer 1

您不能在設備上使用針對x86使用（即，僅針對主機代碼使用，僅使用主機代碼編譯器）編譯的庫。

顯然，GPU兼容的庫（例如CUBLAS和許多其他庫）可以與GPU一起使用。 但是對於大多數普通的編譯庫，它們不能直接與GPU一起用於設備代碼中。

如果您有權訪問該庫的源代碼，那么（理論上）應該可以遍歷該庫的源代碼，並根據需要使用__host__ __device__裝飾函數，然后使用nvcc編譯器重新編譯該庫的源代碼，生成具有設備代碼中可用功能的版本。 （如果它是模板化/標頭庫，則可能只需修飾庫代碼，然后重新編譯您的應用程序即可。）

根據庫的實現，這可能是一項非常艱巨的任務。