,可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,用于在CUDA中查找第一个非零元素:
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
__global__ void findFirstNonZeroElement(const int* data, int size, int* result)
{
int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (tid < size && *result == -1)
{
if (data[tid] != 0)
{
atomicCAS(result, -1, tid);
}
}
}
int main()
{
const int size = 100;
int data[size];
int result = -1;
// Initialize data
for (int i = 0; i < size; i++)
{
data[i] = i % 10; // Set some elements to zero
}
int* d_data;
int* d_result;
// Allocate memory on GPU
cudaMalloc((void**)&d_data, size * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&d_result, sizeof(int));
// Copy data from host to device
cudaMemcpy(d_data, data, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_result, &result, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
// Launch kernel
int blockSize = 256;
int numBlocks = (size + blockSize - 1) / blockSize;
findFirstNonZeroElement<<<numBlocks, blockSize>>>(d_data, size, d_result);
// Copy result from device to host
cudaMemcpy(&result, d_result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
// Free memory on GPU
cudaFree(d_data);
cudaFree(d_result);
if (result != -1)
{
printf("The first non-zero element is at index %d\n", result);
}
else
{
printf("No non-zero element found\n");
}
return 0;
}
在这个示例代码中,我们首先定义了一个名为findFirstNonZeroElement的CUDA核函数。该核函数使用线程索引来访问输入数据,并使用原子操作来记录第一个非零元素的索引。
在主函数中,我们首先初始化输入数据,并在GPU上分配内存。然后,我们将输入数据从主机内存传输到GPU内存,并调用核函数来执行并行计算。最后,我们将结果从GPU内存传输回主机内存,并在主机上打印结果。
这个示例代码是一个简单的示例,用于演示在CUDA中查找第一个非零元素的基本思路。实际应用中,可能需要根据具体需求进行修改和优化。
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