Cuda は素晴らしく、私は狂ったように使用していますが、メモリの転送に問題があり、可変量のメモリを取得するより良い方法があるかどうか疑問に思っていたため、彼女の可能性を最大限に活用していません。基本的に、65535 項目配列を Cuda に送信すると、Cuda は各データ項目を約 20,000 の異なる方法で分析し、プログラム ロジックに一致するものがある場合、結果として 30 int リストを保存します。それぞれの異なる組み合わせを分析してから合計を調べるという私のロジックを考えてみてください。合計が探している数値と等しい場合は、結果を保存します(分析された各アイテムの 30 int リストです)。
問題は、65535 (データ配列内のブロック/アイテム) * 20000 (アイテムごとにテストされた組み合わせの合計) = 1,310,700,000 です。これは、すべてのデータが正の一致になる可能性に対処するために、そのサイズの配列を作成する必要があることを意味します (これは非常にありそうもなく、作成するint output[1310700000][30]とメモリが狂っているように見えます)。Cudaがリンクされたリストまたは動的にサイズ設定されたリストに効率的に書き込むことができるかどうかがわからないため、サイズを小さくして処理するブロックを少なくすることを余儀なくされました（このアプローチでは、ブロックを使用してホストメモリに出力を書き込みます* number_of_different_way_tests)。
これを行うより良い方法はありますか？Cuda は、blockid から派生していない空きメモリに何らかの方法で書き込むことができますか? このプロセスを CPU でテストすると、項目配列の 10% 未満しか一致しないため、作業をカーネルに送信するたびに大量のメモリを使用する可能性はほとんどありません。
ps私は上を見ていますが、それはまさに私がやっていることですが、混乱している場合は、別の考え方（私がしていることとは異なりますが、問題を理解するのに十分です）は、20,000個の配列を送信しています（それぞれに65,535個のアイテムが含まれています）、各アイテムを他の配列のピアと追加し、合計が数値（たとえば200〜210）に等しい場合、一致する結果を得るために追加した数値を知りたいです。数値が非常に広い範囲にある場合、すべてが一致するわけではありませんが、私のアプローチを使用すると、その膨大な量のメモリを malloc する必要があります。より少ないメモリを malloc して結果をキャプチャできますか? 私の現在のアプローチは、空きがある限り malloc ですが、効率的ではないより少ないブロックを実行することを余儀なくされています (Cuda がブロックを編成して実行する方法が好きなので、一度にできるだけ多くのブロックとスレッドを実行したい) .