[英]Get unique elements of multiple arrays in CUDA
問題在於:數組的數量,例如,2000 個數組,但每個數組中只有 256 個整數。 並且整數的范圍相當可觀,例如 [0, 1000000]。
我想獲取每個數組的唯一元素,換句話說,刪除重復的元素。 我有兩個解決方案:
使用 Thrust 獲取每個數組的唯一元素,因此我必須執行 2000 次thrust::unique
。 但是每個數組都很小,這種方式可能得不到很好的性能。
在 cuda 內核中實現哈希表,使用 2000 個塊,每個塊中使用 256 個線程。 並利用共享內存來實現哈希表,那么每個塊都會產生一個元素唯一的數組。
以上兩種方法看起來不專業,請問CUDA有沒有優雅的方法可以解決問題?
如果您像在此問題中所做的那樣修改數據,則可以使用thrust::unique
: Segmented Sort with CUDPP/Thrust
為簡單per_array
,我們假設每個數組包含per_array
元素,並且總共有array_num
數組。 每個元素都在[0,max_element]
范圍內。
具有per_array=4
、 array_num=3
和max_element=2
演示data
可能如下所示:
data = {1,0,1,2},{2,2,0,0},{0,0,0,0}
為了表示每個元素對相應數組的成員資格,我們使用以下flags
:
flags = {0,0,0,0},{1 1 1 1},{2,2,2,2}
為了獲得分割數據集的每個數組的唯一元素,我們需要執行以下步驟:
轉換data
使每個數組i
的元素都在唯一的范圍內[i*2*max_element,i*2*max_element+max_element]
data = data + flags*2*max_element data = {1,0,1,2},{6,6,4,4},{8,8,8,8}
對轉換后的數據進行排序:
data = {0,0,1,2},{4,4,6,6},{8,8,8,8}
使用data
作為鍵和flags
作為值來應用thrust::unique_by_key
:
data = {0,1,2}{4,6}{8} flags = {0,0,0}{1,1}{2}
將data
轉換回原始值:
data = data - flags*2*max_element data = {0,1,2}{0,2}{0}
max_element
的最大值受用於表示data
的整數大小的限制。 如果它是一個n
位的無符號整數:
max_max_element(n,array_num) = 2^n/(2*(array_num-1)+1)
鑒於您的array_num=2000
,您將獲得 32 位和 64 位無符號整數的以下限制:
max_max_element(32,2000) = 1074010
max_max_element(64,2000) = 4612839228234447
以下代碼實現了上述步驟:
unique_per_array.cu
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/extrema.h>
#include <thrust/transform.h>
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/unique.h>
#include <thrust/copy.h>
#include <iostream>
#include <cstdint>
#define PRINTER(name) print(#name, (name))
template <template <typename...> class V, typename T, typename ...Args>
void print(const char* name, const V<T,Args...> & v)
{
std::cout << name << ":\t";
thrust::copy(v.begin(), v.end(), std::ostream_iterator<T>(std::cout, "\t"));
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
typedef uint32_t Integer;
const std::size_t per_array = 4;
const std::size_t array_num = 3;
const std::size_t total_count = array_num * per_array;
Integer demo_data[] = {1,0,1,2,2,2,0,0,0,0,0,0};
thrust::device_vector<Integer> data(demo_data, demo_data+total_count);
PRINTER(data);
// if max_element is known for your problem,
// you don't need the following operation
Integer max_element = *(thrust::max_element(data.begin(), data.end()));
std::cout << "max_element=" << max_element << std::endl;
using namespace thrust::placeholders;
// create the flags
// could be a smaller integer type as well
thrust::device_vector<uint32_t> flags(total_count);
thrust::counting_iterator<uint32_t> flags_cit(0);
thrust::transform(flags_cit,
flags_cit + total_count,
flags.begin(),
_1 / per_array);
PRINTER(flags);
// 1. transform data into unique ranges
thrust::transform(data.begin(),
data.end(),
thrust::counting_iterator<Integer>(0),
data.begin(),
_1 + (_2/per_array)*2*max_element);
PRINTER(data);
// 2. sort the transformed data
thrust::sort(data.begin(), data.end());
PRINTER(data);
// 3. eliminate duplicates per array
auto new_end = thrust::unique_by_key(data.begin(),
data.end(),
flags.begin());
uint32_t new_size = new_end.first - data.begin();
data.resize(new_size);
flags.resize(new_size);
PRINTER(data);
PRINTER(flags);
// 4. transform data back
thrust::transform(data.begin(),
data.end(),
flags.begin(),
data.begin(),
_1 - _2*2*max_element);
PRINTER(data);
}
編譯和運行產量:
$ nvcc -std=c++11 unique_per_array.cu -o unique_per_array && ./unique_per_array
data: 1 0 1 2 2 2 0 0 0 0 0 0
max_element=2
flags: 0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2
data: 1 0 1 2 6 6 4 4 8 8 8 8
data: 0 1 1 2 4 4 6 6 8 8 8 8
data: 0 1 2 4 6 8
flags: 0 0 0 1 1 2
data: 0 1 2 0 2 0
還有一件事:
在推力開發版本中,對thrust::unique*
進行了改進,將性能提高了大約 25% 。 如果您的目標是更好的性能,您可能想嘗試這個版本。
我認為推力::unique_copy()可以幫助您做到這一點。
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