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c++ - nVidia 推力 : device_ptr Const-Correctness

coder 2024-02-19 原文

在我广泛使用 nVidia CUDA 的项目中，我有时会使用 Thrust 来做它做得非常非常好的事情。 Reduce 是一种在该库中实现得特别好的算法，reduce 的一个用途是通过将每个元素除以所有元素的总和来规范化非负元素的 vector 元素。

template <typename T>
void normalise(T const* const d_input, const unsigned int size, T* d_output)
{
    const thrust::device_ptr<T> X = thrust::device_pointer_cast(const_cast<T*>(d_input));
    T sum = thrust::reduce(X, X + size);

    thrust::constant_iterator<T> denominator(sum);
    thrust::device_ptr<T> Y = thrust::device_pointer_cast(d_output);
    thrust::transform(X, X + size, denominator, Y, thrust::divides<T>());
}

(T 通常是 float 或 double)

一般来说，我不想在我的整个代码库中依赖 Thrust，所以我尝试确保像上面示例这样的函数只接受原始 CUDA 设备指针。这意味着一旦它们被 NVCC 编译，我就可以在没有 NVCC 的情况下将它们静态链接到其他代码中。

然而，这段代码让我担心。我希望该函数是 const 正确的，但我似乎找不到 thrust::device_pointer_cast(...) 的 const 版本 - 这样的事情是否存在？在此版本的代码中，我求助于 const_cast，因此我在函数签名中使用了 const，这让我很难过。

附带说明一下，将 reduce 的结果复制到主机只是为了将其发送回设备以进行下一步感觉很奇怪。有更好的方法吗？

最佳答案

如果你想要 const-correctness，你需要在任何地方都是 const-correct。 input 是指向 const T 的指针，因此 X 也应如此:

const thrust::device_ptr<const T> X = thrust::device_pointer_cast(d_input);

关于c++ - nVidia 推力 : device_ptr Const-Correctness，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33892801/

推力Const-Correctnesscodeconstthrustc++cuda

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