cub
2.1.0
CUB bietet hochmoderne, wiederverwendbare Softwarekomponenten für jede Ebene des CUDA-Programmiermodells:
CUB ist im NVIDIA HPC SDK und im CUDA Toolkit enthalten.
Für weitere Informationen und Beispiele empfehlen wir die CUB-Projektwebsite.
# include < cub/cub.cuh >
// Block-sorting CUDA kernel
__global__ void BlockSortKernel ( int *d_in, int *d_out)
{
using namespace cub ;
// Specialize BlockRadixSort, BlockLoad, and BlockStore for 128 threads
// owning 16 integer items each
typedef BlockRadixSort< int , 128 , 16 > BlockRadixSort;
typedef BlockLoad< int , 128 , 16 , BLOCK_LOAD_TRANSPOSE> BlockLoad;
typedef BlockStore< int , 128 , 16 , BLOCK_STORE_TRANSPOSE> BlockStore;
// Allocate shared memory
__shared__ union {
typename BlockRadixSort::TempStorage sort;
typename BlockLoad::TempStorage load;
typename BlockStore::TempStorage store;
} temp_storage;
int block_offset = blockIdx. x * ( 128 * 16 ); // OffsetT for this block's ment
// Obtain a segment of 2048 consecutive keys that are blocked across threads
int thread_keys[ 16 ];
BlockLoad (temp_storage. load ). Load (d_in + block_offset, thread_keys);
__syncthreads ();
// Collectively sort the keys
BlockRadixSort (temp_storage. sort ). Sort (thread_keys);
__syncthreads ();
// Store the sorted segment
BlockStore (temp_storage. store ). Store (d_out + block_offset, thread_keys);
} Jeder Thread-Block verwendet cub::BlockRadixSort um sein eigenes Eingabesegment gemeinsam zu sortieren. Die Klasse ist durch den zu sortierenden Datentyp, durch die Anzahl der Threads pro Block, durch die Anzahl der Schlüssel pro Thread und implizit durch die angestrebte Kompilierungsarchitektur spezialisiert.
Die Klassen cub::BlockLoad und cub::BlockStore sind ähnlich spezialisiert. Um außerdem zusammengeführte Zugriffe auf den Gerätespeicher bereitzustellen, sind diese Grundelemente so konfiguriert, dass sie mithilfe eines gestreiften Zugriffsmusters auf den Speicher zugreifen (bei dem aufeinanderfolgende Threads gleichzeitig auf aufeinanderfolgende Elemente zugreifen) und die Schlüssel dann in eine blockierte Anordnung von Elementen über Threads hinweg umsetzen .
Nach der Spezialisierung machen diese Klassen undurchsichtige TempStorage Mitgliedstypen verfügbar. Der Thread-Block verwendet diese Speichertypen, um die vom Thread-Block benötigte Einheit des gemeinsam genutzten Speichers statisch zuzuweisen. (Alternativ könnten diese Speichertypen mit globalen Speicherzuweisungen verknüpft werden.)
CUB wird regelmäßig mit den angegebenen Versionen der folgenden Compiler getestet. Nicht unterstützte Versionen geben möglicherweise veraltete Warnungen aus, die durch die Definition von CUB_IGNORE_DEPRECATED_COMPILER während der Kompilierung zum Schweigen gebracht werden können.
CUB wird zusätzlich zu GitHub mit dem NVIDIA HPC SDK und dem CUDA Toolkit vertrieben.
Einzelheiten zu bestimmten Versionen finden Sie im Änderungsprotokoll.
| CUB-Veröffentlichung | Im Lieferumfang enthalten |
|---|---|
| 2.0.1 | CUDA Toolkit 12.0 |
| 2.0.0 | Noch offen |
| 1.17.2 | Noch offen |
| 1.17.1 | Noch offen |
| 1.17.0 | Noch offen |
| 1.16.0 | Noch offen |
| 1.15.0 | NVIDIA HPC SDK 22.1 & CUDA Toolkit 11.6 |
| 1.14.0 | NVIDIA HPC SDK 21.9 |
| 1.13.1 | CUDA-Toolkit 11.5 |
| 1.13.0 | NVIDIA HPC SDK 21.7 |
| 1.12.1 | CUDA-Toolkit 11.4 |
| 1.12.0 | NVIDIA HPC SDK 21.3 |
| 1.11.0 | CUDA-Toolkit 11.3 |
| 1.10.0 | NVIDIA HPC SDK 20.9 und CUDA Toolkit 11.2 |
| 1.9.10-1 | NVIDIA HPC SDK 20.7 und CUDA Toolkit 11.1 |
| 1.9.10 | NVIDIA HPC SDK 20.5 |
| 1.9.9 | CUDA Toolkit 11.0 |
| 1.9.8-1 | NVIDIA HPC SDK 20.3 |
| 1.9.8 | CUDA Toolkit 11.0 Early Access |
| 1.9.8 | CUDA 11.0 Early Access |
| 1.8.0 | |
| 1.7.5 | Schub 1.9.2 |
| 1.7.4 | Schub 1.9.1-2 |
| 1.7.3 | |
| 1.7.2 | |
| 1.7.1 | |
| 1.7.0 | Schub 1.9.0-5 |
| 1.6.4 | |
| 1.6.3 | |
| 1.6.2 (vorher 1.5.5) | |
| 1.6.1 (vorher 1.5.4) | |
| 1.6.0 (vorher 1.5.3) | |
| 1.5.2 | |
| 1.5.1 | |
| 1.5.0 | |
| 1.4.1 | |
| 1.4.0 | |
| 1.3.2 | |
| 1.3.1 | |
| 1.3.0 | |
| 1.2.3 | |
| 1.2.2 | |
| 1.2.0 | |
| 1.1.1 | |
| 1.0.2 | |
| 1.0.1 | |
| 0.9.4 | |
| 0.9.2 | |
| 0.9.1 | |
| 0.9.0 |
CUB und Thrust hängen voneinander ab. Es wird empfohlen, Thrust zu klonen und CUB als Komponente von Thrust zu erstellen.
CUB verwendet das CMake-Build-System, um Unit-Tests, Beispiele und Header-Tests zu erstellen. Um CUB als Entwickler zu erstellen, sollte das folgende Rezept befolgt werden:
# Clone Thrust and CUB from Github. CUB is located in Thrust's
# `dependencies/cub` submodule.
git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/thrust.git
cd thrust
# Create build directory:
mkdir build
cd build
# Configure -- use one of the following:
cmake -DTHRUST_INCLUDE_CUB_CMAKE=ON .. # Command line interface.
ccmake -DTHRUST_INCLUDE_CUB_CMAKE=ON .. # ncurses GUI (Linux only)
cmake-gui # Graphical UI, set source/build directories and options in the app
# Build:
cmake --build . -j < num jobs > # invokes make (or ninja, etc)
# Run tests and examples:
ctestStandardmäßig wird auf den C++14-Standard abgezielt, dies kann jedoch in CMake geändert werden. Weitere Informationen zum Konfigurieren Ihres CUB-Builds und zum Erstellen einer Pull-Anfrage finden Sie in CONTRIBUTING.md.
CUB ist unter der Open-Source-Lizenz „New BSD“ verfügbar:
Copyright (c) 2010-2011, Duane Merrill. All rights reserved.
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