cub
2.1.0
CUB proporciona componentes de software reutilizables de última generación para cada capa del modelo de programación CUDA:
CUB está incluido en NVIDIA HPC SDK y CUDA Toolkit.
Recomendamos el sitio web del Proyecto CUB para obtener más información y ejemplos.
# 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);
} Cada bloque de subprocesos utiliza cub::BlockRadixSort para ordenar colectivamente su propio segmento de entrada. La clase está especializada por el tipo de datos que se clasifica, por la cantidad de subprocesos por bloque, por la cantidad de claves por subproceso e implícitamente por la arquitectura de compilación de destino.
Las clases cub::BlockLoad y cub::BlockStore están igualmente especializadas. Además, para proporcionar accesos combinados a la memoria del dispositivo, estas primitivas están configuradas para acceder a la memoria utilizando un patrón de acceso seccionado (donde subprocesos consecutivos acceden simultáneamente a elementos consecutivos) y luego transponen las claves en una disposición bloqueada de elementos a través de subprocesos.
Una vez especializadas, estas clases exponen tipos de miembros opacos TempStorage . El bloque de subprocesos utiliza estos tipos de almacenamiento para asignar estáticamente la unión de memoria compartida que necesita el bloque de subprocesos. (Como alternativa, estos tipos de almacenamiento podrían tener un alias para asignaciones de memoria globales).
CUB se prueba periódicamente utilizando las versiones especificadas de los siguientes compiladores. Las versiones no compatibles pueden emitir advertencias de obsolescencia, que pueden silenciarse definiendo CUB_IGNORE_DEPRECated_COMPILER durante la compilación.
CUB se distribuye con NVIDIA HPC SDK y CUDA Toolkit además de GitHub.
Consulte el registro de cambios para obtener detalles sobre versiones específicas.
| Lanzamiento de cachorros | Incluido en |
|---|---|
| 2.0.1 | Kit de herramientas CUDA 12.0 |
| 2.0.0 | Por determinar |
| 1.17.2 | Por determinar |
| 1.17.1 | Por determinar |
| 1.17.0 | Por determinar |
| 1.16.0 | Por determinar |
| 1.15.0 | NVIDIA HPC SDK 22.1 y kit de herramientas CUDA 11.6 |
| 1.14.0 | SDK de HPC de NVIDIA 21.9 |
| 1.13.1 | Kit de herramientas CUDA 11.5 |
| 1.13.0 | SDK de HPC de NVIDIA 21.7 |
| 1.12.1 | Kit de herramientas CUDA 11.4 |
| 1.12.0 | SDK de HPC de NVIDIA 21.3 |
| 1.11.0 | Kit de herramientas CUDA 11.3 |
| 1.10.0 | NVIDIA HPC SDK 20.9 y kit de herramientas CUDA 11.2 |
| 1.9.10-1 | NVIDIA HPC SDK 20.7 y kit de herramientas CUDA 11.1 |
| 1.9.10 | SDK de HPC de NVIDIA 20.5 |
| 1.9.9 | Kit de herramientas CUDA 11.0 |
| 1.9.8-1 | SDK de HPC de NVIDIA 20.3 |
| 1.9.8 | Acceso anticipado al kit de herramientas CUDA 11.0 |
| 1.9.8 | Acceso anticipado a CUDA 11.0 |
| 1.8.0 | |
| 1.7.5 | Empuje 1.9.2 |
| 1.7.4 | Empuje 1.9.1-2 |
| 1.7.3 | |
| 1.7.2 | |
| 1.7.1 | |
| 1.7.0 | Empuje 1.9.0-5 |
| 1.6.4 | |
| 1.6.3 | |
| 1.6.2 (anteriormente 1.5.5) | |
| 1.6.1 (anteriormente 1.5.4) | |
| 1.6.0 (anteriormente 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 y Thrust dependen el uno del otro. Se recomienda clonar Thrust y construir CUB como componente de Thrust.
CUB utiliza el sistema de compilación CMake para crear pruebas unitarias, ejemplos y pruebas de encabezado. Para crear CUB como desarrollador, se debe seguir la siguiente receta:
# 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:
ctestDe forma predeterminada, el objetivo es el estándar C++ 14, pero esto se puede cambiar en CMake. Puede encontrar más información sobre cómo configurar su compilación CUB y crear una solicitud de extracción en CONTRIBUTING.md.
CUB está disponible bajo la licencia de código abierto "New BSD":
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