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c++ - 如何使用模板函数和 CUDA

coder 2024-02-17 原文

所以我有以下代码:

文件:Cuda.cu

template <typename T>
__global__ void xpy( int n, T *x, T *y, T *r )
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) r[i] = x[i] + y[i];
}

mtx_mtx_add( float *a1, float *a2, float *r, const int &numElements )
{
// snip
xpy<<<numBlocks, blockSize>>>(numElements, a1, a2, r); 
}
mtx_mtx_add( int *a1, int *a2, int *r, const int &numElements ) {:::}
mtx_mtx_add( long long *a1, long long *a2, long long *r, const int &numElements ) {:::}

文件:调用代码

extern "C" bool mtx_mtx_add( float *a1, float *a2, float *r, int &numElements );
extern "C" bool mtx_mtx_add( float *a1, float *a2, float *r, int &numElements );
extern "C" bool mtx_mtx_add( float *a1, float *a2, float *r, int &numElements );

int main()
{
... ...
mtx_mtx_add(...);
}

现在我想要的是模板化 mtx_mtx_add 函数。这可能吗？如果可能的话如何？

最佳答案

CUDA 中的编程基本上是 C++。您可以像在标准 C++ 程序中一样使用 C++ 语言的所有功能。

您可以按如下方式创建函数模板:

template<typename T>
bool mtx_mtx_add(T *a1, T *a2, T *r, const int &numElements)
{
   xpy<T><<<numBlocks, blockSize>>>(numElements, a1, a2, r);
}

然后您可以针对不同的数据类型将函数模板特化为:

template bool mtx_mtx_add<float>(float* a1, float* a2, float* r, const int& numElements);
template bool mtx_mtx_add<int>(int* a1, int* a2, int* r, const int& numElements);

关于c++ - 如何使用模板函数和 CUDA，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14601555/

amp43mtx_mtx_addnumElementsfloatc++cuda

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