CUDA：重新索引数组

Question

在这个例子中，我有 3 个浮点数组，query_points[]、initial_array[] 和 final_array[]。 query_points[] 中的值被四舍五入并成为索引值，我想将这些索引处的数据复制到 initial_array[] 到 result_array[]。

我遇到的问题是每隔几百个值，与正常工作的 c++ 代码相比，我得到的值不同。我是 CUDA 的新手，不确定发生了什么。如果您能指出我的解决方案，请告诉我。谢谢！

CUDA 代码：

int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // Col // width
int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; // Row // height
int index = h*width+w;

if ((w < width) && (h < height)){
    int piece = floor(query_points[index]) - 1;
    int piece_index = h*width+piece;

    result_array[index] = initial_array[piece_index];
}

Answer 1

您在自己的评论中给出了答案：“我还认为这可能与我将相同的输入和输出数组传递给函数，试图进行就地操作有关。”

您对症状的描述（它只是偶尔发生，并且只在大型阵列上重现）也符合解释。

请注意，如果您想要完全并发，并不总是可以防止竞争条件 - 您可能必须使用单独的输入和输出数组。合并排序和基数排序在处理时在中间数组之间进行乒乓球。我认为没有人知道如何在没有 O(N) 辅助空间的情况下实现这些算法。

Answer 2

我没有编写代码来测试它，但我可以看到两个问题：

1. 如果您要使用浮点数而不是使用 floorf() 函数。我不认为这是原因，但这显然是更好的方法。

2. 我可以看到的主要问题更微妙，或者我只是在推测： floor() 和 floorf() 分别返回 float 和 double。所以，当你这样做时：

   楼层(query_points[index]) - 1;

你所拥有的仍然是一个浮点数，并且可能小于由于精度损失而应该得到的实际整数值。当您通过

将其隐式转换为整数时

int piece = floor(query_points[index]) - 1;

你基本上截断了小数部分并在你认为你得到 n 的地方得到 n-1。

即使没有这个分析

int piece = floor(query_points[index]) - 1;

在这一行中，你是地板和截断，它们本质上是一样的，所以你甚至不需要使用 floor() 或 floorf()。