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나는 여러 개의 탑 -k 선택을 병렬로 구현하려고한다. 각 선택은 n 개의 요소 목록에서 k 개의 요소를 선택하고 그와 같은 작업을 병렬로 실행한다. 나는 그것을하기 위해 새끼를 쓴다. 이상한 오류가있어서 어디서 잘못했는지 모릅니다. 나는 나의 이해에있어 명백한 실수를 저질렀다고 느낀다. 누군가 나를 점검하도록 도울 수 있는가?다수의 k- 선택의 쿠다와 새끼
편집 :
나는 free() 들어있는 두 개의 코드 섹션의 각 전에 두 cudaDeviceSynchronize() 호출을 추가하여 작업을했다. 그래서 지금은 내 질문은, 바로 여기 물어 또 다른 질문에 대한 반대는 허용되지 않습니다 진행 호출이 비동기에, cudaFree보다 free 동작합니다 다르게 수행합니다 Does cudaFree after asynchronous call work?
// Assume dtop has size k x m and dmat has size n x m, where k < n
// Each column of dtop is supposed to obtain the top-k indices of
// elements from the corresponding column in dmat.
template<typename ValueType, typename IndexType>
void TopKPerColumn_cub_test(DenseMatrix<IndexType, MemDev> dtop,
DenseMatrix<ValueType, MemDev, Const> dmat);
template<typename T>
struct SelectLE {
T x_;
__device__ SelectLE(const T& x):x_(x){}
__device__ bool operator() (const T& a) {
return a > x_;
}
};
template<typename ValueType, typename IndexType>
__global__ void k_TopKPerColumn_cub_test(DenseMatrix<IndexType, MemDev> dtop,
DenseMatrix<ValueType, MemDev, Const> dmat) {
int n = dmat.num_rows();
int k = dtop.num_rows();
cub::DoubleBuffer<ValueType> keys;
keys.d_buffers[0] = reinterpret_cast<ValueType*>(
malloc(sizeof(ValueType) * n));
keys.d_buffers[1] = reinterpret_cast<ValueType*>(
malloc(sizeof(ValueType) * n));
memcpy(keys.d_buffers[keys.selector], dmat.get_col(blockIdx.x).data(),
sizeof(ValueType) * n);
void* temp_storage = 0;
size_t temp_storage_size = 0;
cub::DeviceRadixSort::SortKeysDescending(
temp_storage, temp_storage_size, keys, n);
temp_storage = malloc(temp_storage_size);
cub::DeviceRadixSort::SortKeysDescending(
temp_storage, temp_storage_size, keys, n);
ValueType kth = keys.Current()[k-1];
free(temp_storage);
free(keys.d_buffers[0]);
free(keys.d_buffers[1]);
temp_storage = 0;
temp_storage_size = 0;
int* nb_selected = reinterpret_cast<int*>(malloc(sizeof(int)));
SelectLE<ValueType> selector(kth);
cub::DeviceSelect::If(temp_storage, temp_storage_size,
const_cast<ValueType*>(dmat.get_col(blockIdx.x).data()),
dtop.get_col(blockIdx.x).data(),
nb_selected, n, selector);
temp_storage = malloc(temp_storage_size);
cub::DeviceSelect::If(temp_storage, temp_storage_size,
const_cast<ValueType*>(dmat.get_col(blockIdx.x).data()),
dtop.get_col(blockIdx.x).data(),
nb_selected, n, selector);
free(nb_selected);
free(temp_storage);
}
template<typename ValueType, typename IndexType>
void TopKPerColumn_cub_test(DenseMatrix<IndexType, MemDev> dtop,
DenseMatrix<ValueType, MemDev, Const> dmat) {
k_TopKPerColumn_cub_test<<<dtop.num_cols(), 1>>>(dtop, dmat);
}