在调用其他CUDA函数后使用thrust::reduce
是一种在GPU上进行并行计算的方法。thrust::reduce是一个用于执行归约操作的函数，它可以对一个数组或者迭代器范围中的元素进行求和、求最大值、求最小值等操作。
thrust::reduce的优势在于它能够利用GPU的并行计算能力，通过将任务分配给多个线程同时执行，从而加快计算速度。它还提供了简洁易用的接口，使得开发者可以方便地进行并行计算，而无需手动编写复杂的并行计算代码。
thrust::reduce的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 数值计算：可以用于对大规模数据进行求和、求平均值、求最大值、求最小值等操作。
- 数据分析：可以用于对大规模数据进行统计分析，如计算方差、计算标准差等。
- 机器学习：可以用于对大规模数据进行特征提取、模型训练等操作。
- 图像处理：可以用于对图像进行像素级别的计算，如图像滤波、图像融合等。
对于使用thrust::reduce进行并行计算的具体实现，可以参考腾讯云的GPU实例，如GPU计算型云服务器（链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu）和GPU容器服务（链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tke-gpu）等。这些产品提供了强大的GPU计算能力和丰富的开发工具，可以帮助开发者高效地进行并行计算任务的处理。
总结：thrust::reduce是一种在调用其他CUDA函数后使用的并行计算方法，它可以对数组或者迭代器范围中的元素进行归约操作。它具有高效、简洁易用的特点，适用于数值计算、数据分析、机器学习、图像处理等应用场景。腾讯云提供了GPU实例和GPU容器服务等产品，可以帮助开发者进行并行计算任务的处理。
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2回答
假设我有一个由两个thrust::device_vector组成的元组。我希望输出是一个由两个标量组成的元组，这两个标量分别是两个向量的和。例如,
input tuple consisting of two vectors:
a: 3, 5, 2
b: 6, 1, 7
output tuple consisting of two scalars:
10
14
我认为这应该是非常简单的，但不知何故，我仍然没有想出一个方法来做到这一点。我的代码
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <thrust/devi
浏览 9提问于2020-05-20得票数 0
我有以下一些琐碎的要点：：from程序(直接摘自thrust：：from文档)
#include <thrust/gather.h>
#include <thrust/device_vector.h>
int main(void)
{
// mark even indices with a 1; odd indices with a 0
int values[10] = {1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0};
thrust::device_vector<int> d_values(values, values
浏览 1提问于2013-07-17得票数 0
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我有一个CUDA程序，它使用sums：：reduce来并行求和:例如，
thrust::device_ptr<double> tmp(aux);
double my_sum = thrust::reduce(tmp, tmp + G);
其中double* aux指向设备上的G连续双精度。我需要将整个并行化程序的运行时与没有并行计算的版本进行比较。有没有办法在设备上只用一个线程就能运行thrust::reduce？全局交换机将是最方便的选择。
浏览 2提问于2016-04-29得票数 2
我正在编写一个应用程序，它使用几个并发的CUDA流。当我的thrust::reduce_by_key调用似乎写入可分页内存时，我的其他流阻塞了。我认为返回值才是问题所在。
如何防止将返回值写入可分页内存？
我将包括演示我尝试的解决方案的代码。
#include <thrust/system/cuda/vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/pair.h>
#include <iostream>
#include <thrust/device_vector.h>
浏览 1提问于2020-07-15得票数 0
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我想把一个openMP程序转换成cuda c。
我试着在网络和sdk上找到我的路。但是这些材料超出了我的能力范围。
我的c程序循环遍历n=2^30索引，并添加每个索引的权重。
1)什么是正确的grid_size和block_size？
我的猜测是复制openMP并执行
grid_size=n/max_number_of_cuda_threads;
block_size=1;
2)如何在cuda中实现openMP压缩？
我尝试了一个cudaMemcpy，然后在标准c中减少了数组，但它似乎很慢。
我看看thrust库和它的reduce操作符。但我不知道如何将它与我当前的代码集成。
program.
浏览 1提问于2012-05-26得票数 2
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在使用我自己的CUDA函数之后，我正在尝试调用一个CUDA：：reduce函数。下面是问题： 如果我在我的CUDA函数之前使用just：：reduce(只是为了测试)，一切都很好，没有错误，没有抛出。 但是，如果在运行我的CUDA函数后调用CUDA：：reduce，则会弹出一条消息： cudaErrorLaunchOutOfResources(7):
[.../dispatch_reduce.cuh, 454]: too many resources requested for launch
[.../dispatch_reduce.cuh, 646]: too many resource
浏览 63提问于2020-04-13得票数 0
下面是我的nvprof结果，我正在尝试理解API calls部分的含义。API calls中的第一个花费了4.67456秒，这比GPU activities中的第一个长得多，为什么呢？ ==25972== Profiling application: python view.py
==25972== Profiling result:
Type Time(%) Time Calls Avg Min Max Name
GPU activities: 98.62% 97.765ms 16999 5
浏览 47提问于2019-01-28得票数 0
2回答
同时，当我想使用want和c++时，我在编译方面遇到了很大的问题。
以下是项目结构(只是一个测试项目)：
sortbase.h
#include<iostream>
#include <thrust/device_vector.h>
using namespace std;
template<class T>
class SortBase
{
public:
void Init()
{
}
void resize(const int &x)
{
浏览 1提问于2012-06-23得票数 1
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我一直在尝试实现一些需要在thrust::device_ptr上调用reduce的代码，在处理大值时，结果与CPU实现的结果不一致。我必须处理较大的值。那么有没有一种方法： 我的代码： #include <cuda_runtime_api.h>
#include <stdio.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <iostream>
#define NZ 412
浏览 20提问于2021-01-27得票数 0
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我需要一些帮助来跟踪要旨：：fill给我的编译错误。
代码没有什么问题：
line 9 #include <thrust/device_vector.h> // needed for other thrust stuff
line 10 #include <thrust/fill.h> // not needed (same err w/ or w/o)
.
.
line 389 thrust::device_vector<int> junk(20); //
浏览 1提问于2012-05-29得票数 3
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我有下面这个函数来测试推力，但它不能编译。看起来我的谓词是无效的，而且我的C/C++知识还不够强大，无法知道我需要做些什么来纠正编译问题。有人能解释一下这是怎么回事吗?我怎么才能修复它呢？
void filter(device_vector<int>& x,
device_vector<int>& y,
thrust::unary_function<int,bool> f) {
thrust::copy_if(x.begin(), x.end(), y.end(),
浏览 0提问于2014-01-28得票数 1
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由于我需要使用CUDA对大数组的数字进行排序，所以我使用了推力。到目前为止，所以good...but，当我想要调用一个“手写的”内核，有一个包含数据的thrust::host_vector时，怎么办？
我的方法是(缺少后拷贝)：
int CUDA_CountAndAdd_Kernel(thrust::host_vector<float> *samples, thrust::host_vector<int> *counts, int n) {
thrust::device_ptr<float> dSamples = thrust::device_mallo
浏览 2提问于2010-03-07得票数 3
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我试图编译和运行一个简单的Cuda/thrust程序，它在扩展为.cu时工作，但是当源的扩展是.cpp时，它就失败了。我已经在cmake中应用了cpp文件所需的更改，但是
错误:静态断言失败:未为此系统THRUST_STATIC_ASSERT_MSG实现
cmake_minimum_required(VERSION 3.12 FATAL_ERROR)
project(thrust_test LANGUAGES CXX CUDA)
find_package(CUDA 10.0 REQUIRED)
message(STATUS "CUDA ${CUDA_VERSION_STRING}
浏览 3提问于2019-10-11得票数 6
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下面的程序连续3次调用"test“函数，其中执行一些推力操作。这三个调用中的每一个都为问题提供了不同的大小：
第一次通话3 000次；
第二次通话300 000 000次；
第三次通话再来3000次。
第二个调用预计会失败，但是如果我正确地清理了GPU的状态，第三个调用应该是成功的(就像第一个调用一样)。不幸的是，它也失败了。此外，连续的调用也会导致失败，直到我退出我的进程并重新开始。
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include &l
浏览 2提问于2015-08-20得票数 1
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我需要沿着矩阵的列和使用推力的行索引来最小值。我使用以下代码(从owl解决方案中复制)，但是在编译时遇到错误。我已经把它作为一个问题发布在了相应的git页面上。错误消息很多，我不知道如何调试它。有人能帮我吗？我使用的是cuda-8.0，推力1.8版。 代码： #include <iterator>
#include <algorithm>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>
#include <thrust/it
浏览 17提问于2019-01-15得票数 0
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这是在一些代码上运行CUDA分析器(nvprof)的日志文件，这些代码混合了推力、cublas和curand。第一个是我编写的内核，所以没有问题。但是我不知道如何解释第二行到第五行，这占用了大量的运行时间。
> Time(%) Time Calls Avg Min Max Name % s ms ms ms
>
> 28.12 6.82 24,543.00 0.28 0.01 0.64 dev_update_dW1(doub....)
> 23.
浏览 2提问于2014-12-31得票数 1
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推力对阵列缩减非常缓慢。
、、、、
我试图使用推力将包含1M元素的数组缩减为单个值。我的代码如下：
#include<chrono>
#include<iostream>
#include<thrust/host_vector.h>
#include<thrust/device_vector.h>
#include<thrust/reduce.h>
int main()
{
int N,M;
N = 1000;
M = 1000;
thrust::device_vector<float> D(N*M,5.0);
浏览 8提问于2022-03-18得票数 0
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我想使用推力(因为我的大多数方法都是使用推力数据类型实现的)或CUDA (如果需要的话)，只对向量的正浮点元素进行求和。数据一开始没有排序。我最初的尝试非常糟糕:基本上，复制向量，对其进行排序，通过将其传递给一个内核，将其传递给一个内核，该内核比较顺序成对的值，并编写那些与零交叉匹配的值。基本上是在排序之后(我用推力).
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n - 1) {
float a = vector[i];
float b = vector[i + 1];
if (a >= 0.0 &am
浏览 4提问于2013-11-05得票数 2
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为什么下面的代码会在主程序的末尾崩溃？
#include <thrust/device_vector.h>
thrust::device_vector<float4> v;
int main(){
v.resize(1000);
return 0;
}
错误是：
terminate called after throwing an instance of 'thrust::system::system_error'
what(): unspecified driver error
如果我使用host_vector而不是device_
浏览 8提问于2014-08-28得票数 3
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3回答
如何有效地规范化CUDA中的矩阵列？
我的矩阵存储在主要列中，典型的大小是2000x200。
该操作可以在下面的matlab代码中表示。
A = rand(2000,200);
A = exp(A);
A = A./repmat(sum(A,1), [size(A,1) 1]);
推力、cuBLAS和/或cuNPP能有效地做到这一点吗？
包括4个内核的快速实现如下所示。
#include <cuda.h>
#include <curand.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <thrust/device_vecto
浏览 0提问于2013-01-08得票数 7
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我需要将opencv::gpumat转换为thrust::device_vector，然后执行thrust::copy_if，然后再次将结果的thrust::device_vector复制到cv::gpumat。
如何从cv::gpumat转换为thrust::device_vector &反之亦然？
我的代码(下面)给出了编译错误：错误:期望类型说明符
gcc (Ubuntu5.4.0-6 ubuntu1~16.04.10) 5.4.0 20160609
nvcc: Cuda编译工具，版本8.0，V8.0.44
推力v1.8
ubuntu 16.04
我的代码：
#include &
浏览 1提问于2018-10-14得票数 1
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请参阅以下两个快照，显示我的CUDA代码的Nvidia可视化概要文件：
来自nvprof会话的快照显示推力：：排序和推力：：减少调用执行时间线
突出显示了排序和减少调用，以显示占用的时间和它们之间的执行间隔()。
您可以看到两个thrust::sort()调用之间的间隔约为70，然后在第一个thrust::reduce()调用和第二个thrust::sort()调用之间有一个很大的差距。在快照中，总共可以看到大约300个这样的缺口。我相信这是“空闲”时代，也许是由推力库引入的。总之，我找不到任何相关的讨论，也找不到英伟达的相关文件。有人能解释一下为什么我有这么明显的‘空闲’时间吗？
浏览 13提问于2016-11-24得票数 1
推力自动选择GPU后端时，我提供了一个算法与迭代器从thrust::device_vector，因为矢量的数据存在于GPU。但是，当我只向算法提供thrust::counting_iterator参数时，如何选择它在哪个后端上执行呢？
在下面的thrust::find调用中，没有device_vector迭代器参数，那么推力如何选择使用哪个后端(CPU、OMP、TBB、CUDA)？
在不使用thrust::device_vector<>的情况下，如何控制该算法在哪个后端上执行？
thrust::counting_iterator<uint64_t> first(i);
浏览 5提问于2013-12-23得票数 1
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新的主旨是:表功能在主机上对我起作用，但在设备上不起作用。该设备是一个具有计算能力3.5的K20x。主机是一台拥有128 of内存的Ubuntu机器。帮助?
我认为统一寻址并不是问题，因为我可以在设备上对一个统一地址的数组进行排序。
#include <iostream>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/execution_policy.h>
#include <thrust/tabulate.h>
#include <thrust/version.h>
us
浏览 2提问于2014-03-06得票数 0
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我正在使用opengl (实现sph算法)在流体模拟器上工作。我尝试过很多方法来运行我的模拟器，首先我使用了octree，之后使用了hashmap，现在我尝试使用Z顺序，为此，我需要根据它们的索引对我的粒子排序。
我很难理解的是，如果我有一个推力：：排序需要15毫秒，如果我有两个推力：：排序需要17毫秒。
为了得到更多的澄清，我正在用opengl做我的模拟器(我所有的缓冲区都是使用opengl创建的)，我使用cuda互操作来对缓冲区进行排序，而推力是使用cuda的。
这就是我得到缓冲区并“链接”到库达的部分。
//I use this if to do the registerBuffer o
浏览 8提问于2021-03-10得票数 0
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我想计算
矢量
和
，其中
表示向量的大小。
。由于这涉及到两个向量的每个对应分量之间的差的平方和的平方根，所以它应该是一个高度可并行的任务。我在Windows 10上通过Cygwin使用Cuda和Thrust，两者都是通用的。
下面的代码编译并运行(使用nvcc)，但仅仅是因为我在main底部注释掉了三行代码，我认为每一行都应该工作，但不起作用。func::operator()(tup t)认为我传递给它的参数实际上不是tup类型。
我还评论了运营商的实际机构，以使它至少更有可能编译。操作符应该找到输入程序的元素之间的平方差。然后，来自transform_reduce的约简tran
浏览 1提问于2016-04-05得票数 5
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我正在寻找一种快速的方法来减少多个等长的块，这些块被排列成一个大矢量。我有N个子数组(连续元素)，它们排列在一个大数组中。每个子数组都有一个固定的大小: k，所以整个数组的大小是: N*K。
我要做的是调用内核N次。在每次计算子数组的缩减时，如下所示:我将迭代大向量中包含的所有子数组：
for(i=0;i<N;i++){
thrust::device_vector< float > Vec(subarray, subarray+k);
float sum = thrust::reduce(Vec.begin(), Vec.end(), (f
浏览 6提问于2017-02-15得票数 1
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如何使用具有多种类型的binary_functions使用推力降低？在我的例子中，我有一个结构FaceUV，它有一个成员‘距离’。我想用距离来数所有的FaceUV != 0。我该怎么做？
我以为是这样的，但它没有编译：
struct FaceHasUVCmp : public thrust::binary_function<FaceUV, uint32_t, uint32_t> {
__device__
uint32_t operator()(const FaceUV& o1, const uint32_t& count) const {
浏览 2提问于2017-03-01得票数 0
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我试图使用thrust和GK107 [GeForce GTX 650]来获取一个数字之和。我很困惑地注意到，thrust::reduce的执行时间只是在初始化内存中的device_vector<curandState>之后才显着增加。
以下是示例代码：
#include <iostream>
#include <stack>
#include <ctime>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>
#
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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我试着用CUDA做实时线检测。我计算了hough变换，以及每个垃圾箱的最小、最大线坐标。为了得到线段，我正在跟踪(使用Bresenham的直线算法)，通过最小到最大点，并得到每个bin上的线段。当hough阈值很低时，当图像中有很多行时，trace_lines需要很长的时间才能完成。
hough变换(hough_line_transform)计算在GTX 660上每帧大约需要5-10ms (观察到比CPU实现快10倍)。但跟踪线段从最小，最大点需要1ms-15毫秒。
我有两个在线检测问题
是否有更好的算法从hough垃圾箱的最小、最大点求出线段？
是否有可能进一步优化hought_li
浏览 2提问于2013-07-02得票数 1
1回答
在创建CUDA内核以执行for循环时，我遇到了一个非常奇怪的错误：
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <thrust/reduce.h>
#include <cuda.h>
int main(int argc, char** argv)
{
float *arrayA;
cudaMalloc((void**)&arrayA, 4096 * 4096 * sizeof(float));
float *arrayB;
cudaMalloc((vo
浏览 1提问于2018-03-17得票数 2
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我试图使用thrust::transform对thrust:complex<float>类型的向量进行操作，但没有成功。下面的示例在编译过程中出现了几页错误。
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/transform.h>
#include <thrus
浏览 4提问于2016-10-19得票数 2
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我已经使用普通的CUDA代码编写了内核，这些代码不使用推力设备矢量。内核输出一些存储在设备上的数组中的结果，比如数组X。现在我想对X进行一次约简。有没有一种方法可以在不先将X复制到thrust::device_vector变量中的情况下使用into：：device函数？
浏览 2提问于2016-05-08得票数 1
1回答
给定一个std::vector<Eigen::Triplet<double>>，它可以使用setFromTriplets函数创建一个Eigen::SparseMatrix<double>。默认情况下，此函数累加重复的三重奏。
我正在尝试将我的模拟器代码移到CUDA，并且我必须构建我的稀疏矩阵。我有一个内核，它计算三胞胎并在三个设备指针(int*、int*、double*)中返回它们。但是，我不知道如何从这个指针中组装矩阵。cuSparse COO格式没有提到重复的三胞胎，它实际上说行应该排序。
如果有多个(i，j)条目的i、j和值指针，那么是否无论如何都要用
浏览 13提问于2022-11-07得票数 -2
我有一个指向迭代器元组的zip迭代器。我想提供推力：：使用函子进行转换，它将使用元组获取元素并生成标量输出。
我的程序不起作用，我也不知道为什么。
我认为这可能与：有关，但是更改函子的模板参数并没有起作用。
以下代码编译：
#include <iostream>
#include <thrust/transform.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/device_ptr.h>
#include <
浏览 4提问于2016-09-30得票数 2
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2回答
我必须连续范围(指针+大小)，一个在GPU和一个在CPU中，我想比较它们是否相等。
比较这些范围的标准方法是什么？
my_cpu_type cpu; // cpu.data() returns double*
my_gpu_type gpu; // gpu.data() returns thrust::cuda::pointer<double>
thrust::equal(cpu.data(), cpu.data() + cpu.size(), gpu.data());
提供非法的内存访问。我也试过
thrust::equal(
thrust::cuda::par //
浏览 19提问于2022-03-17得票数 0
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1回答
我想做并行缩减，但是在我的内核中，数据在共享内存中。有没有可能使用推力库？就像这样
int sum = thrust::reduce(myIntArray, myIntArray+numberOfItems, (int) 0, thrust::max_element<int>());
但这在内核中是行不通的。有可能吗？谢谢。
浏览 3提问于2012-04-16得票数 0
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我有一个自定义的pytorch扩展程序()，它可以很好地处理pytorch1.4、CUDA10.1和Titan Xp GPU。然而，最近我们将我们的系统改为新的A40 GPU和CUDA11.1。当我试图使用CUDA11.1、Pyort1.8.1、gcc 9.3.0和Ubuntu20.04构建我的自定义的Py连扩展时，我会得到以下错误：
$ python3 setup.py install
running install
running bdist_egg
running egg_info
creating cuda_test.egg-info
writing cuda_test.egg-inf
浏览 3提问于2021-05-04得票数 0
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以下面的代码为例：
#include <iostream>
#include <thrust/device_vector.h>
struct print_func {
__device__ __host__ void operator()(int i) {
printf("%d, ", i);
}
};
struct functor {
__device__ __host__ bool operator()(int i) {
return i % 2 == 0;
}
};
int ma
浏览 2提问于2021-05-06得票数 0
1回答
以下代码没有可能导致其在CPU或GPU上运行的信息。我想知道"reduce“操作在哪里执行？
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>
...
// create iterators
thrust::counting_iterator<int> first(10);
thrust::counting_iterator<int> last = first + 3;
first[0] // returns 10
first[1] // returns 11
first[100] // retu
浏览 0提问于2013-06-09得票数 2
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1回答
我有一个使用Thrust的CUDA项目。Thrust随CUDA工具包一起提供，但我想使用我已经检查过的更新版本。 我使用-isystem=/path/to/thrust调用nvcc，但是底层的编译器调用看起来像这样 gcc ... "-I/usr/local/cuda-10.1/bin/../targets/x86_64-linux/include" -isystem "/path/to/thrust" 由于gcc从左到右搜索目录，这意味着首先找到工具包的推力头。 我是否可以在不修改CUDA工具包或编写编译器包装器脚本的情况下，覆盖此行为以首先找到我的推力检
浏览 31提问于2020-03-28得票数 0
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我试图使用thrust::raw_pointer_cast来转换一个原始指针，以捕获函子中的输出。我尝试过多种方法来传递指向浮点的指针，但始终得到内存冲突和两个intellisense错误推力：：system：：cuda：：cuda_category没有成员"cuda_category“和成员”cuda_category“。奇怪的是，它似乎是程序throw_on_error.hpp中的一个错误，它似乎是批量库的一部分，尽管我没有专门引用BULK。我是C++新手，所以我可能是误解了指针，或者我遗漏了某种类型的内容。
下面是我一直在努力工作的代码的版本。任何帮助都将不胜感激。
#inclu
浏览 2提问于2016-07-18得票数 0
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我在测试一些推力代码，发现transform_reduce给出了一个稍微不同的计算结果，这完全使我感到困惑。
下面是一个测试样例代码：(计算和(exp(X)
该程序已在VS2012 +CUDA6.0中运行。
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <thrust/device_vector.h>
using namespace std;
template <typename T>
struct exponential
{
__host__ __device__
T o
浏览 1提问于2014-10-20得票数 3
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我面临着reduce_by_key函数的推力库的问题。在我看来，这好像是个窃听器，但我想在报告之前先确认一下。
首先，我的设置: CUDA 7.0，Windows 8，NIVIDA GeForce 820米。整个事情是编译使用visual 2010和nvcc在发布模式，64位。
现在，说明这个问题的练习。
我在我的设备上生成了一个名为devData的随机数向量。我列出了一个名为devIndices的索引向量，其大小相同，定义如下：
devIndices = 0，0，0，0，1，1，1，K-1，K-1
devData = 1、4、5、7、5、8、9、6、. 7、8、9、6
因此，
浏览 2提问于2015-08-12得票数 1
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我想执行RANSAC。我生成60k点和500个平面，我想计算每一架飞机，它们附近有多少个点。然后选择最大值的那个。
在生成向量(d_vec)和平面(d_pl)并将它们传送到GPU之后，我使用thrust::transform和该thrust:count_if内部来计算关闭点的数量。
不幸的是，我得到了这个错误：
1>D:\Projects\cuda\CudaTest\CudaTest>"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute
浏览 1提问于2018-05-06得票数 1
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我刚开始使用CMAKE。我想使用库达中的内核作为静态库，并使用“extern "C" void function();”来调用它。最后，我将使用cmake编译整个项目。但是它在GPU上的运行速度并没有让我满意。因此，我使用Nsight eclispe分别在调试和发布中运行它。在NVVP.I中对它们进行了分析，发现静态库中cmake的默认模式是调试模式。
那么，如何将调试模式更改为在静态库中发布呢？
首先，我在Nsight eclipse中创建了一个项目。
下面是我拥有的文件结构的示例。
Test_in_stack
-release
-debug
-src
--GPU.c
浏览 0提问于2019-01-05得票数 1
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我最近发现除了传统的cuda功能之外，Thrust还能够处理自动OMP和TBB并行化。
虽然我能够在一个简单的例子中使用这个非常精确的特性，但我的cmake配置产生了编译错误，也许我使用FindCUDA.cmake的方式是错误的，或者这个模块不能以这种方式使用？
这是我的Test.cu文件：
#include <thrust/device_vector.h>
#include <cstdio>
struct cuda_hello
{
__host__ __device__
void operator()(int x)
{
printf("H
浏览 3提问于2015-03-10得票数 4
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CUDA中的内核启动通常是异步的，这(据我所知)意味着一旦CUDA内核启动，控制权就会立即返回给CPU。当图形处理器忙于处理数字时，中央处理器会继续做一些有用的工作，除非使用cudaThreadsynchronize()或cudaMemcpy()强制停止中央处理器。
现在，我刚刚开始使用CUDA的库。推力中的函数调用是同步的还是异步的？
换句话说，如果我调用thrust::sort(D.begin(),D.end());，其中D是设备向量，那么使用
start = clock();//Start
thrust::sort(D.begin(),D.en
浏览 1提问于2011-11-11得票数 3
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我试图使用推力来减少一些数据，但是在编译时，我收到了很多关于数据转换丢失的警告。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.5\include\thrust/system/cuda/detail/cuda_launch_config.h(338) : see reference to function template instantiation 'size_t thrust::system::cuda::detail::block_size_with_maximum_potential_occupancy<thr
浏览 0提问于2013-08-12得票数 3
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按键减少设备阵列
、、
我使用reduce_by_key查找int2类型数组中的元素数，该数组具有相同的第一个值。
例如，Array：<1,2> <1,3> <1,4> <2,5> <2,7> so no。以1为第一元素的元素为3，以2为2的元素为2。
代码：
struct compare_int2 : public thrust::binary_function<int2, int2, bool> {
__host__ __device__ bool operator()(const int2 &a,const int2 &b)
浏览 3提问于2015-06-11得票数 0
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