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저는 CUDA에 대해 새로운 지식을 가지고 있습니다. CUDA에 관한 일부 NVIDIA 튜터를 읽었으므로 도움이 필요합니다. 다음과 같은 코드가있다 : 당신이 볼 수 있듯이배열을 이용한 CUDA 병렬 작업
//some includes
#define NUM_OF_ACCOMS 3360
#define SIZE_RING 16
#define NUM_OF_BIGRAMMS 256
//...some code...
for (i = 1; i <= SIZE_RING; i++) {
for (j = 1; j <= SIZE_RING; j++) {
if (j == i) continue;
for (k = 1; k <= SIZE_RING; k++) {
if (k == j || k == i) continue;
accoms_theta[indOfAccoms][0] = i - 1; accoms_theta[indOfAccoms][1] = j - 1; accoms_theta[indOfAccoms][2] = k - 1;
accoms_thetaFix[indOfAccoms][0] = i - 1; accoms_thetaFix[indOfAccoms][1] = j - 1; accoms_thetaFix[indOfAccoms][2] = k - 1;
results[indOfAccoms][0] = results[indOfAccoms][1] = results[indOfAccoms][2] = 0;
indOfAccoms++;
}
}
}
for (i = 0; i < SIZE_RING; i++)
for (j = 0; j < SIZE_RING; j++) {
bigramms[indOfBigramms][0] = i; bigramms[indOfBigramms][1] = j;
indOfBigramms++;
}
for (i = 0; i < NUM_OF_ACCOMS; i++) {
thetaArr[0] = accoms_theta[i][0]; thetaArr[1] = accoms_theta[i][1]; thetaArr[2] = accoms_theta[i][2];
d0 = thetaArr[2] - thetaArr[1]; d1 = thetaArr[2] - thetaArr[0];
if (d0 < 0)
d0 += SIZE_RING;
if (d1 < 0)
d1 += SIZE_RING;
for (j = 0; j < NUM_OF_ACCOMS; j++) {
theta_fixArr[0] = accoms_thetaFix[j][0]; theta_fixArr[1] = accoms_thetaFix[j][1]; theta_fixArr[2] = accoms_thetaFix[j][2];
d0_fix = theta_fixArr[2] - theta_fixArr[1]; d1_fix = theta_fixArr[2] - theta_fixArr[0];
count = 0;
if (d0_fix < 0)
d0_fix += SIZE_RING;
if (d1_fix < 0)
d1_fix += SIZE_RING;
for (k = 0; k < NUM_OF_BIGRAMMS; k++) {
diff0 = subst[(d0 + bigramms[k][0]) % SIZE_RING] - subst[bigramms[k][0]];
diff1 = subst[(d1 + bigramms[k][1]) % SIZE_RING] - subst[bigramms[k][1]];
if (diff0 < 0)
diff0 += SIZE_RING;
if (diff1 < 0)
diff1 += SIZE_RING;
if (diff0 == d0_fix && diff1 == d1_fix)
count++;
}
if (max < count) {
max = count;
results[indResults][0] = max; results[indResults][1] = i; results[indResults][2] = j;
count = 0;
indResults++;
}
}
}
, i 및 j 변수 두 가지 사이클이 있습니다. 내가 accoms_theta 에서 각 배열과 조건을 확인 foreach 배열이 필요합니다. (subst은 SIZE_RING 요소가있는 int 배열입니다.) 모든 배열을 검사하기 위해 약 2^30 작업이 필요합니다. 왜냐하면 나는 CUDA에서 새로운 알고리즘을 병렬 처리하는데 도움이 필요하다. 여기
GeForce GT730M
Compute Capability 3.5
Global Memory 2 GB
Shared Memory Per Block 48 KB
Max Threads Per Block 1024
Number of multiprocessors 2
Max Threads Dim 1024 : 1024 : 64
Max Grid Dim 2*(10^9) : 65535 : 65535