現在、CUDAで配列シフト操作を実行していますが、GPUで操作を並列化する必要がある部分で立ち往生しています（すでにCPUで実行しています）。したがって、操作は基本的に配列内の要素をシフトすることです。
したがって、たとえば、M x N の行列がある場合、各行で -1 が表示された場合、-1 をその隣の要素に置き換えます。行の終わりに到達するまで、これを繰り返します。すべての列に対して並行してそれを行います。
簡単な例を次に示します。
3 4 1 -1 5 6 7 8
-1 4 5 2 1 2 5 2
2 4 5 1 2 3 4 -1
その行列の場合、結果の行列は次のようになります。
3 4 1 5 6 7 8 8
4 5 2 1 2 5 2 2
2 4 5 1 2 3 4 -1
PS。最後の要素は、置き換えるものが何もない境界に到達するため、同じままです。また、各行に -1 が 1 つだけ表示されます。
だから、それは基本的に操作ですが、私の質問はどのように各行にスレッドを割り当てるか..すべての行を並列化し、cudaで同時にこのシフトを行うのですか? また、私の配列は、式を使用して2次元配列から1次元配列に変換されます
array1d[i+width*j] = array2d[i][j];
これまでのところ、私はこれを試しました：
__global__ void gpu_shiftArray(int *Arr, int *location, int width, int height)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int index = i+width*j;
//shift when I see -1
if(Arr[index] == -1)
{
Arr[index] = (index % height) ? Arr[index+1] :
}
//location stores the index of -1, so anything after the -1 will be shifted too
if((location[i]+width*j) <= index)
{
Arr[index] = (index % height) ? Arr[index+1] :
}
}
その出力は正確ではありません (5 ～ 10 の値がオフになっています) が、その理由が正確にはわかりませんし、何が間違っているのかもわかりません。