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c++ - 并行缩减

coder 2023-11-15 原文

我已经阅读了 Mark Harris 的文章 Optimizing Parallel Reduction in CUDA，我发现它确实非常有用，但有时我仍然无法理解一两个概念。 它写在第 18 页:

//First add during load

// each thread loads one element from global to shared mem

unsigned int tid = threadIdx.x;

unsigned int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;

sdata[tid] = g_idata[i];
__syncthreads();

优化代码:2 次加载和第一次添加减少:

// perform first level of reduction,

// reading from global memory, writing to shared memory
unsigned int tid = threadIdx.x;                                    ...1

unsigned int i = blockIdx.x*(blockDim.x*2) + threadIdx.x;          ...2

sdata[tid] = g_idata[i] + g_idata[i+blockDim.x];                   ...3

__syncthreads();                                                   ...4

我无法理解第 2 行；如果我有 256 个元素，并且如果我选择 128 作为我的 block 大小，那么为什么我要将它乘以 2？请说明如何确定 block 大小？

最佳答案

基本上就是执行下图所示的操作:

这段代码基本上说一半的线程将执行从全局内存读取和写入共享内存，如图所示。

您执行一个内核，现在您想要减少一些值，您将对上述代码的访问限制为仅运行线程总数的一半。假设您有 4 个 block ，每个 block 有 512 个线程，您将上面的代码限制为仅由前两个 block 执行，并且您有一个 g_idate[4*512]:

unsigned int i = blockIdx.x*(blockDim.x*2) + threadIdx.x;  

sdata[tid] = g_idata[i] + g_idata[i+blockDim.x];

所以:

thread 0 of block = 0  will copy the position 0 and 512,  
thread 1 of block = 0 position 1 and 513;
thread 511 of block = 0 position 511 and 1023;
thread 0 of block 1 position 1024 and 1536
thread 511 of block = 1 position 1535 and 2047

使用blockDim.x*2是因为每个线程都会访问位置i和i+blockDim.x所以你需要乘以 2 以保证下一个 id block 上的线程不会计算已计算的 g_idata 的位置。

关于c++ - 并行缩减，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13621645/

缩减ampcodeblocksectionc++ccudaparallel-processinggpu

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