JCuda：对数组进行并行算术运算？答案

【问题标题】：JCuda: doing parallel arithmetic operations on arrays?JCuda：对数组进行并行算术运算？
【发布时间】：2011-01-27 22:30:56
【问题描述】：

我只是找不到JCuda 的示例来完成一项最简单的任务：将两个值数组添加到第三个数组中。

我总是只找到 C/C++ 示例，这些示例依赖于一些 CUDA 预编译器，因此对我来说无法使用。可怕的事情发生在那里，例如：

VecAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N)

嗯，在 JCuda 库中没有类似于 VecAdd 的东西。

JCuda里面有很多子库，比如JCudpp，JCublas，……我真的不知道去哪里找什么。

请帮忙！

【问题讨论】：

标签： java cuda parallel-processing

【解决方案1】：

我设法组装了一个工作示例：

来源

import java.util.*;

import jcuda.*;
import static jcuda.jcublas.JCublas.*;

public class Main {

  private static final int VECTOR_SIZE = 10;

  static {
    Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(new Runnable() {

      @Override
      public void run() {
        cublasShutdown();
      }

    }));

    cublasInit();
  }

  static void printArrays(float[] a1, float[] a2) {
    System.out.println("\t" + Arrays.toString(a1));
    System.out.println("\t" + Arrays.toString(a2));
    System.out.println();
  }

  public static void main(String[] args) {
    float[] a1 = new float[VECTOR_SIZE];
    float[] a2 = new float[VECTOR_SIZE];

    for (int i = 0; i < VECTOR_SIZE; ++i) {
      a1[i] = i + 1;
    }

    Pointer p1 = new Pointer();
    Pointer p2 = new Pointer();

    cublasAlloc(VECTOR_SIZE, Sizeof.FLOAT, p1);
    cublasAlloc(VECTOR_SIZE, Sizeof.FLOAT, p2);

    System.out.println("BEFORE:");
    printArrays(a1, a2);

    cublasSetVector(VECTOR_SIZE, Sizeof.FLOAT, Pointer.to(a1), 1, p1, 1);
    cublasSetVector(VECTOR_SIZE, Sizeof.FLOAT, Pointer.to(a2), 1, p2, 1);

    // THE ACTUAL OPERATION: MULTIPLY AND ADD
    cublasSaxpy(VECTOR_SIZE, 20f, p1, 1, p2, 1);

    cublasGetVector(VECTOR_SIZE, Sizeof.FLOAT, p2, 1, Pointer.to(a2), 1);

    System.out.println("AFTER:");
    printArrays(a1, a2);

    cublasFree(p1);
    cublasFree(p2);
  }

}

输出

BEFORE:
    [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

AFTER:
    [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]
    [20.0, 40.0, 60.0, 80.0, 100.0, 120.0, 140.0, 160.0, 180.0, 200.0]

注意

现在我会玩AMD Aparapi。

【讨论】：

【解决方案2】：

我会和 JCublas 一起玩。因此，您将能够在 Java 应用程序中使用 CUBLAS，这是 Basic Linear Algebra Subprograms 的 NVIDIA CUDA 实现。

以下页面提供的示例：http://www.jcuda.de/jcuda/jcudpp/JCudpp.html 非常完整。

【讨论】：

谢谢！我设法找到了一个我理解的解决方案，由不同的例子组合而成。我将在单独的答案中发布。
太棒了！我很高兴这有帮助。

【解决方案3】：

您可以使用用 C/C++ 编写的 VecAdd 函数。似乎 JCuda 只能加载 cubin 文件，这是有道理的，因为 cuda 代码甚至不是由 C 编译器创建的。因此，您可以使用 JCublas 中的内置函数或在 C 中创建一个函数并创建一个 cubin 文件。这个功能可以在JCuda中启动。

【讨论】：