CUB は、CUDA プログラミング モデルのすべての層に最先端の再利用可能なソフトウェア コンポーネントを提供します。
CUB は、NVIDIA HPC SDK および CUDA ツールキットに含まれています。
さらに詳しい情報と例については、CUB プロジェクトの Web サイトを参照することをお勧めします。
# 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);
}
各スレッド ブロックはcub::BlockRadixSort
を使用して、独自の入力セグメントをまとめて並べ替えます。このクラスは、ソートされるデータ型、ブロックあたりのスレッド数、スレッドあたりのキーの数によって、またターゲットとなるコンパイル アーキテクチャによって暗黙的に特殊化されます。
cub::BlockLoad
とcub::BlockStore
クラスも同様に特殊化されています。さらに、デバイス メモリへの結合アクセスを提供するために、これらのプリミティブは、ストライプ アクセス パターン (連続するスレッドが連続するアイテムに同時にアクセスする) を使用してメモリにアクセスし、スレッド間で要素のブロックされた配置にキーを転置するように構成されています。
これらのクラスは特殊化されると、不透明なTempStorage
メンバー型を公開します。スレッド ブロックは、これらのストレージ タイプを使用して、スレッド ブロックが必要とする共有メモリの結合を静的に割り当てます。 (あるいは、これらのストレージ タイプをグローバル メモリ割り当てにエイリアスすることもできます)。
CUB は、次のコンパイラの指定されたバージョンを使用して定期的にテストされます。サポートされていないバージョンでは非推奨の警告が表示される場合がありますが、コンパイル中に CUB_IGNORE_DEPRECATED_COMPILER を定義することで警告を消すことができます。
CUB は、GitHub に加えて、NVIDIA HPC SDK および CUDA Toolkit とともに配布されます。
特定のリリースの詳細については、変更ログを参照してください。
カブリリース | 含まれるもの |
---|---|
2.0.1 | CUDA ツールキット 12.0 |
2.0.0 | 未定 |
1.17.2 | 未定 |
1.17.1 | 未定 |
1.17.0 | 未定 |
1.16.0 | 未定 |
1.15.0 | NVIDIA HPC SDK 22.1 および CUDA ツールキット 11.6 |
1.14.0 | NVIDIA HPC SDK 21.9 |
1.13.1 | CUDA ツールキット 11.5 |
1.13.0 | NVIDIA HPC SDK 21.7 |
1.12.1 | CUDA ツールキット 11.4 |
1.12.0 | NVIDIA HPC SDK 21.3 |
1.11.0 | CUDA ツールキット 11.3 |
1.10.0 | NVIDIA HPC SDK 20.9 および CUDA ツールキット 11.2 |
1.9.10-1 | NVIDIA HPC SDK 20.7 および CUDA ツールキット 11.1 |
1.9.10 | NVIDIA HPC SDK 20.5 |
1.9.9 | CUDA ツールキット 11.0 |
1.9.8-1 | NVIDIA HPC SDK 20.3 |
1.9.8 | CUDA ツールキット 11.0 早期アクセス |
1.9.8 | CUDA 11.0 早期アクセス |
1.8.0 | |
1.7.5 | スラスト 1.9.2 |
1.7.4 | スラスト 1.9.1-2 |
1.7.3 | |
1.7.2 | |
1.7.1 | |
1.7.0 | スラスト1.9.0-5 |
1.6.4 | |
1.6.3 | |
1.6.2 (以前は 1.5.5) | |
1.6.1 (以前は 1.5.4) | |
1.6.0 (以前は 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と推力は相互に依存しています。 Thrust を複製し、Thrust のコンポーネントとして CUB をビルドすることをお勧めします。
CUB は、CMake ビルド システムを使用して単体テスト、サンプル、ヘッダー テストをビルドします。開発者として CUB を構築するには、次のレシピに従う必要があります。
# 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:
ctest
デフォルトでは C++14 標準がターゲットになりますが、これは CMake で変更できます。 CUB ビルドの構成とプル リクエストの作成の詳細については、CONTRIBUTING.md を参照してください。
CUB は、「New BSD」オープンソース ライセンスに基づいて利用できます。
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