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GPU を使用してネットワーク上で並列計算を行いたい場合 (C++ AMP の方が優れています)、GPU のメモリ内のネットワーク データを使用するにはどうすればよいですか?

使用する GPU のメモリに隣接リストをコピーするにはどうすればよいですか?

隣接行列は大規模でまばらなネットワークには大きすぎるため、隣接行列を使用したくありません。

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CPU (通常の C++ コード) 内にデータがある場合は、C++ amp メソッドを使用して GPU にコピーする必要があります。C++ AMP の概要は、基本を学ぶのに適した場所です。

単純な配列またはベクトルの場合、データを array_view オブジェクトにラップし、restrict(amp) でマークされたメソッドを使用してデータに対して操作を実行する必要があります。

于 2013-07-25T07:35:32.107 に答える
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これは私が見つけることができる最も簡単で便利な例です。C++AMP を使用した行列乗算の最適化されていない例です。

いくつかの重要なポイント:

  • このコードは最適化されていません。最適化された例についてはC++ AMP Book Codeplex プロジェクトの Chapter4フォルダーにある例を参照し、なぜそのように書かれたかについては本を参照してください。Dan H によって提案されたように、MSDN にも例があります。

  • GPU との間のコピーは、入力array_viewを として宣言してコピー アウトを防止し、出力をconst呼び出してコピー インを防止することで最小限に抑えられます。discard_dataarray_view

  • array_view::synchronize()この例では、結果が CPU メモリにコピーされたことを保証するために明示的に呼び出します。array_view データがアクセスされたときに暗黙的なコピーが発生するため、これは厳密には必要ありません。たとえば、要素を読み取ることによってc[i]。

  • C++ AMP キューは GPU に対して機能します。そのため、作業は GPU で非同期に実行されます。結果が CPU でアクセスされるか、明示的な同期呼び出しが行われた場合にのみ、完了が保証されます。この点で、 は と同様に動作しstd::futureます。

コードは次のとおりです。

void MatrixMultiply(std::vector<float>& vC, 
    const std::vector<float>& vA, 
    const std::vector<float>& vB, int M, int N, int W)
{
    // Create read-only wrappers to the input data.
    array_view<const float,2> a(M, W, vA);
    array_view<const float,2> b(W, N, vB);
    // Create a write-only wrapper to the output data.
    array_view<float,2> c(M, N, vC);
    c.discard_data(); 

    // Declare a kernel to use one GPU thread per matrix element.
    parallel_for_each(c.extent, [=](index<2> idx) restrict(amp) 
    {
        int row = idx[0]; 
        int col = idx[1];
        float sum = 0.0f;
        for(int i = 0; i < W; i++)
            sum += a(row, i) * b(i, col);
        c[idx] = sum;
    });

    // Force a synchronization of the result array_view data onto the CPU.
    c.synchronize();
}
于 2013-09-10T14:23:47.123 に答える