我目前正在尝试并行化当前在主函数中顺序运行的推力cuda代码（因此不利用GPU的强大功能）。我基本上已经将功能代码放入一个fun :: fill :: for_each可以使用cuda流调用。但是，如果我使用
定义仿函数__host__ __device__
VS2013抛出各种警告，说我正试图从设备启动主机功能。这些错误发生在我使用
定义矢量的地方thrust::device_vector vect (size_vector);
以及一些thrust :: transform函数。它特别引用了thrust :: device_malloc_allocator的问题。如果我将仿函数严格定义为主机仿函数，这些错误都会消失，但是当我使用分析器时，很明显只有0.01％的设备被使用导致我相信for_each实际上不是在仿函数中启动推力代码。
修改 下面是一些编译并显示此错误的代码
#include <iostream>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <thrust/execution_policy.h>
#include <thrust/for_each.h>
#include <thrust/sequence.h>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <memory.h>
#include <cstdio>
#include <thread>
#include <thrust/copy.h>
#include <thrust/iterator/zip_iterator.h>
#include <thrust/reduce.h>
using namespace std;
const int num_segs = 1; // number of segments to sort
const int num_vals = 5; // number of values in each segment
template <typename T>
struct sort_vector
{
T *Ddata;
T *vect3;
T *answer;
sort_vector(T *_Ddata, T *_vect3, float *a) : Ddata(_Ddata), vect3(_vect3), answer(a) {};
__host__ __device__ void operator()(int idx)
{
thrust::sort(thrust::seq, Ddata + idx*num_vals, Ddata + ((idx + 1)*num_vals));
thrust::device_ptr<float> vect3_ptr = thrust::device_pointer_cast(vect3);
thrust::device_vector<float> vect(10, 1);
thrust::device_vector<float> vect2(10, 3);
thrust::transform(thrust::device, vect.begin(), vect.end(), vect2.begin(), vect3_ptr, thrust::minus<float>());
*answer = thrust::reduce(thrust::device, Ddata + idx*num_vals, Ddata + ((idx + 1)*num_vals));
}
};
int main() {
thrust::device_vector<float> d_Ddata(num_segs*num_vals);
d_Ddata[0] = 50;
d_Ddata[1] = 9.5;
d_Ddata[2] = 30;
d_Ddata[3] = 8.1;
d_Ddata[4] = 1;
thrust::device_vector<float> d_Ddata2(num_segs*num_vals);
d_Ddata2[0] = 50;
d_Ddata2[1] = 20.5;
d_Ddata2[2] = 70;
d_Ddata2[3] = 8.1;
d_Ddata2[4] = 1;
thrust::device_vector<float> vect3(10, 0);
thrust::device_vector<float> vect4(10, 0);
cout << "original dut" << endl;
int g = 0;
while (g < num_segs*num_vals){
cout << d_Ddata[g] << endl;
g++;
}
thrust::device_vector<int> d_idxs(num_segs);
thrust::sequence(d_idxs.begin(), d_idxs.end());
thrust::device_vector<float> dv_answer(1);
thrust::device_vector<float> dv_answer2(1);
cudaStream_t s1, s2;
cudaStreamCreate(&s1);
cudaStreamCreate(&s2);
clock_t start;
double duration;
start = clock();
thrust::for_each(thrust::cuda::par.on(s1),
d_idxs.begin(),
d_idxs.end(), sort_vector<float>(thrust::raw_pointer_cast(d_Ddata.data()), thrust::raw_pointer_cast(vect3.data()), thrust::raw_pointer_cast(dv_answer.data())));
thrust::for_each(thrust::cuda::par.on(s2),
d_idxs.begin(),
d_idxs.end(), sort_vector<float>(thrust::raw_pointer_cast(d_Ddata2.data()), thrust::raw_pointer_cast(vect4.data()), thrust::raw_pointer_cast(dv_answer2.data())));
cudaStreamSynchronize(s1);
cudaStreamSynchronize(s2);
cout << "sorted dut" << endl;
int n = 0;
while (n < num_segs*num_vals){
cout << d_Ddata[n] << endl;
n++;
}
cout << "sum" << endl;
cout << dv_answer[0] << endl;
cout << dv_answer2[0] << endl;
cout << "vector subtraction" << endl;
int e = 0;
while (e < 10){
cout << vect3[e] << endl;
e++;
}
cudaStreamDestroy(s1);
cudaStreamDestroy(s2);
duration = (clock() - start) / (double)CLOCKS_PER_SEC;
cout << "time " << duration << endl;
cin.get();
return 0;
}
thrust :: for_each有可能无法调用__host__个仿函数吗？
一些推力呼叫是否在幕后与主机连接？
我能看到的唯一可能的解决方法是创建一个__host__ __device__ fucntor，其中包含单独的主机和设备定义的代码。我也有可能在研究这个主题时遗漏了一些东西。任何建议将不胜感激。
答案 0 :(得分：3)
这些错误发生在我定义矢量的地方
正如编译器清楚地告诉你的那样，问题是构造函数和thrust::vector中定义的所有运算符当前都是仅主机函数。尝试在__device__函数中使用它们是违法的。
除了不尝试在设备代码中实例化向量之外，没有其他解决方案。
答案 1 :(得分：-2)
Thrust为其所有算法提供主机和设备路径，但算法只能从主机启动。
在编译时，Thrust会查看迭代器的类型以确定要构建的路径。如果它构建了一个设备路径，那么同样的限制适用于常规CUDA代码，其中一个是设备代码无法调用主机上的函数。
因此，像thrust::sort()这样的语句会启动算法，并且只能存在于主机代码中。在编译时，将检查传递给sort()的迭代器，并使用Thrust模板构建处理特定类型的sort()主机或设备版本。如果构建了设备版本并且它需要一个仿函数，那么还必须能够构建仿函数的设备版本，这意味着仿函数不能包含启动新算法的Thrust语句。
在运行时，像thrust::sort()这样的语句的设备版本将启动一个或多个CUDA内核，因此您可能希望查看的是Thrust能够将单独的算法组合到同一个内核中，Thrust称之为内核融合。有两种方法可以做到这一点，其中一种方法是使用变换迭代器。有关详细信息，请参阅Thrust文档。