cub
2.1.0
CUB fournit des composants logiciels de pointe et réutilisables pour chaque couche du modèle de programmation CUDA :
CUB est inclus dans le SDK NVIDIA HPC et le CUDA Toolkit.
Nous recommandons le site Web du projet CUB pour plus d'informations et d'exemples.
# 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);
} Chaque bloc de thread utilise cub::BlockRadixSort pour trier collectivement son propre segment d'entrée. La classe est spécialisée par le type de données à trier, par le nombre de threads par bloc, par le nombre de clés par thread et implicitement par l'architecture de compilation ciblée.
Les classes cub::BlockLoad et cub::BlockStore sont spécialisées de la même manière. De plus, pour fournir des accès fusionnés à la mémoire de l'appareil, ces primitives sont configurées pour accéder à la mémoire en utilisant un modèle d'accès par bandes (dans lequel des threads consécutifs accèdent simultanément à des éléments consécutifs), puis transposent les clés dans un arrangement bloqué d'éléments entre les threads.
Une fois spécialisées, ces classes exposent des types de membres TempStorage opaques. Le bloc de thread utilise ces types de stockage pour allouer statiquement l'union de mémoire partagée nécessaire au bloc de thread. (Alternativement, ces types de stockage pourraient être assimilés à des allocations de mémoire globales).
CUB est régulièrement testé en utilisant les versions spécifiées des compilateurs suivants. Les versions non prises en charge peuvent émettre des avertissements de dépréciation, qui peuvent être réduits au silence en définissant CUB_IGNORE_DEPRECATED_COMPILER lors de la compilation.
CUB est distribué avec le SDK NVIDIA HPC et le CUDA Toolkit en plus de GitHub.
Consultez le journal des modifications pour plus de détails sur des versions spécifiques.
| Sortie du CUB | Inclus dans |
|---|---|
| 2.0.1 | Boîte à outils CUDA 12.0 |
| 2.0.0 | À déterminer |
| 1.17.2 | À déterminer |
| 1.17.1 | À déterminer |
| 1.17.0 | À déterminer |
| 1.16.0 | À déterminer |
| 1.15.0 | NVIDIA HPC SDK 22.1 et boîte à outils CUDA 11.6 |
| 1.14.0 | SDK NVIDIA HPC 21.9 |
| 1.13.1 | Boîte à outils CUDA 11.5 |
| 1.13.0 | SDK NVIDIA HPC 21.7 |
| 1.12.1 | Boîte à outils CUDA 11.4 |
| 1.12.0 | SDK NVIDIA HPC 21.3 |
| 1.11.0 | Boîte à outils CUDA 11.3 |
| 1.10.0 | NVIDIA HPC SDK 20.9 et boîte à outils CUDA 11.2 |
| 1.9.10-1 | NVIDIA HPC SDK 20.7 et boîte à outils CUDA 11.1 |
| 1.9.10 | SDK NVIDIA HPC 20.5 |
| 1.9.9 | Boîte à outils CUDA 11.0 |
| 1.9.8-1 | SDK NVIDIA HPC 20.3 |
| 1.9.8 | Boîte à outils CUDA 11.0 Accès anticipé |
| 1.9.8 | CUDA 11.0 Accès anticipé |
| 1.8.0 | |
| 1.7.5 | Axe 1.9.2 |
| 1.7.4 | Axe 1.9.1-2 |
| 1.7.3 | |
| 1.7.2 | |
| 1.7.1 | |
| 1.7.0 | Poussée 1.9.0-5 |
| 1.6.4 | |
| 1.6.3 | |
| 1.6.2 (anciennement 1.5.5) | |
| 1.6.1 (anciennement 1.5.4) | |
| 1.6.0 (anciennement 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 et Thrust dépendent l'un de l'autre. Il est recommandé de cloner Thrust et de créer CUB en tant que composant de Thrust.
CUB utilise le système de construction CMake pour créer des tests unitaires, des exemples et des tests d'en-tête. Pour créer CUB en tant que développeur, la recette suivante doit être suivie :
# 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:
ctestPar défaut, le standard C++14 est ciblé, mais cela peut être modifié dans CMake. Plus d'informations sur la configuration de votre build CUB et la création d'une pull request se trouvent dans CONTRIBUTING.md.
CUB est disponible sous la licence open source « New BSD » :
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