【发布时间】：2015-08-10 10:41:17
【问题描述】：
在 C++ 中，不可能将 namespace 作为某种参数（通过模板或实际函数参数）传递给类或函数。这同样适用于 CUDA（至少据我所知）。这个问题解释了一些原因：Why can't namespaces be template parameters?
这是一个用例示例：
namespace experiment1
{
int repetitions() { return 2; }
void setup() { ... }
void f() { ... }
void teardown() { ... }
}
namespace experiment2
{
int repetitions() { return 4; }
void setup() { ... }
void f() { ... }
void teardown() { ... }
}
// Beware, this is invalid C++ and invalid CUDA
template<namespace NS>
void do_test()
{
// Do something with NS::repetitions(), NS::setup(), ...
}
这在 C++ 中无效的一个原因是，在这种方法中没有什么是你不能用类做的。您确实可以将每个命名空间变成一个类，将函数变成成员函数，然后将该类作为模板参数传递给 do_test 函数，或者将它的一个实例作为参数传递给同一个函数（在前一种情况下可能使用静态函数或后一种情况下的虚函数）。
我同意这一点。但是，在 CUDA 的特定情况下，您可以使用命名空间来做一些事情，但不能使用类。想象f 是一个内核，即__global__ 函数，而setup 或另一个函数用于指定，例如为内核分配的共享内存的大小。内核不能是类的成员（请参阅此问题的答案：Can CUDA kernels be virtual functions?）。但是，您可以将它与同一个实验相关的其他函数一起放在同一个namespace 中。
考虑上面代码中显示的情况：do_test 是设置计时器、准备一些输入、检查输出、测量时间和执行一些其他操作的函数。每个实验都是一组具有相同名称和相同接口的几个函数，其中一个是内核。您希望do_test 足够通用以处理所有这些实验。并且您希望每个实验的代码以某种形式的封装（如命名空间、结构、类......
这个问题能解决吗？
应 talonmies 的要求（顺便说一句，非常感谢您的评论），我会让问题更具体。
我有几个非常简单的内核，它们执行类似的操作。它们从一个大数组中加载值，对它们应用模板操作，然后将结果写入输出数组（不同于输入数组）。模板操作是指线程idx 对输入值idx 及其相邻值（例如从idx-3 到idx+3）执行的操作。这些内核中最简单的只执行从输入到输出的复制：每个线程读取input[idx] 并写入output[idx]。另一个例子是执行output[idx] = input[idx+1] - input[idx-1] 的差异模具。 （我会留下一些细节，但你明白了。）
我想对这些内核进行基准测试，从而得出一个性能模型。对于每个内核，我还需要一个能够检查结果的主机函数。在每种情况下，我还有另一个内核，它通过优化以稍微不同的方式执行相同的操作，但从结果的角度来看是等效的。最后，我有一个打印内核名称的主机函数。这是代码中的摘要：
namespace copy
{
std::string name() { return "copy"; }
__global__ void kernel(const float* input, float* output, int size);
__global__ void kernelOptimized(const float* input, float* output, int size);
bool check(const float* input, const float* output);
}
namespace difference
{
std::string name() { return "difference"; }
__global__ void kernel(const float* input, float* output, int size);
__global__ void kernelOptimized(const float* input, float* output, int size);
bool check(const float* input, const float* output);
}
我有一个函数do_test，我将其参数化为通用：
typedef bool NameFunction(const float* input, const float* output);
typedef bool CheckFunction(const float* input, const float* output);
typedef void KernelFunction(const float* input, float* output, int size);
void do_test(NameFunction name, KernelFunction kernel1, KernelFunction kernel2, CheckFunction check)
{
// Set up input and output array
// Set up CUDA events
// Warm up kernels
// Run kernels
// Check results
// Measure time
// Do standard output
}
int main()
{
do_test<copy::name, copy::kernel, copy::kernelOptimized, copy::check>()
do_test<difference::name, difference::kernel, difference::kernelOptimized, difference::check>()
}
现在，当然这种方式已经很好了。但是，如果我再引入一个每个实验都必须提供的功能，我将需要修改我调用do_test 的所有这些行。我更喜欢传递这个命名空间或某种包含这些函数的对象。
【问题讨论】：
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因为 CUDA 内核不能是类的成员函数，甚至不能是静态成员函数。
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是的，可以解决。但不是你想象的那样。 CUDA 能够通过运行时 API 加载 GPU 代码。 PyCUDA 围绕这个特性构建了一个完整的 JIT 和元编程生态系统。但我不会给你写一篇多页的论文来解释如何做到这一点。您能否解释一下您在这里试图达到的具体最终目标，而不是用非常通用的编程术语来表达这个问题？这可能会让回答更容易一些。
标签： c++ templates cuda namespaces generic-programming