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Thrust 2.1.0

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️ Thrust 저장소가 보관되었으며 이제 통합 nvidia/cccl 저장소의 일부입니다. 자세한 내용은 여기 공지를 참조하세요. 최신 업데이트를 보려면 새 저장소를 방문하세요. ️

Thrust: C++ 병렬 알고리즘 라이브러리

예	갓볼트	선적 서류 비치

Thrust는 C++ 표준 라이브러리에 병렬 알고리즘을 도입하는 데 영감을 준 C++ 병렬 알고리즘 라이브러리입니다. Thrust의 고급 인터페이스는 프로그래머 생산성을 크게 향상시키는 동시에 GPU와 멀티코어 CPU 간의 성능 이식성을 가능하게 합니다. 이는 확립된 병렬 프로그래밍 프레임워크(예: CUDA, TBB 및 OpenMP) 위에 구축됩니다. 또한 C++ 표준 라이브러리에 있는 것과 유사한 다양한 범용 기능을 제공합니다.

NVIDIA C++ 표준 라이브러리는 오픈 소스 프로젝트입니다. GitHub에서 사용할 수 있으며 NVIDIA HPC SDK 및 CUDA 툴킷에 포함되어 있습니다. 해당 SDK 중 하나가 설치되어 있는 경우 libcu++를 사용하기 위해 추가 설치나 컴파일러 플래그가 필요하지 않습니다.

예

추력은 예를 통해 가장 잘 배울 수 있습니다.

다음 예에서는 난수를 직렬로 생성한 다음 이를 정렬되는 병렬 장치로 전송합니다.

# include < thrust/host_vector.h >
# include < thrust/device_vector.h >
# include < thrust/generate.h >
# include < thrust/sort.h >
# include < thrust/copy.h >
# include < thrust/random.h >

int main () {
  // Generate 32M random numbers serially.
  thrust::default_random_engine rng ( 1337 );
  thrust::uniform_int_distribution< int > dist;
  thrust::host_vector< int > h_vec ( 32 << 20 );
  thrust::generate (h_vec. begin (), h_vec. end (), [&] { return dist (rng); });

  // Transfer data to the device.
  thrust::device_vector< int > d_vec = h_vec;

  // Sort data on the device.
  thrust::sort (d_vec. begin (), d_vec. end ());

  // Transfer data back to host.
  thrust::copy (d_vec. begin (), d_vec. end (), h_vec. begin ());
}

Godbolt에서 확인하세요

이 예에서는 일부 난수의 합을 병렬로 계산하는 방법을 보여줍니다.

# include < thrust/host_vector.h >
# include < thrust/device_vector.h >
# include < thrust/generate.h >
# include < thrust/reduce.h >
# include < thrust/functional.h >
# include < thrust/random.h >

int main () {
  // Generate random data serially.
  thrust::default_random_engine rng ( 1337 );
  thrust::uniform_real_distribution< double > dist (- 50.0 , 50.0 );
  thrust::host_vector< double > h_vec ( 32 << 20 );
  thrust::generate (h_vec. begin (), h_vec. end (), [&] { return dist (rng); });

  // Transfer to device and compute the sum.
  thrust::device_vector< double > d_vec = h_vec;
  double x = thrust::reduce (d_vec. begin (), d_vec. end (), 0 , thrust::plus< int >());
}

Godbolt에서 확인하세요

이 예에서는 이러한 축소를 비동기식으로 수행하는 방법을 보여줍니다.

# include < thrust/host_vector.h >
# include < thrust/device_vector.h >
# include < thrust/generate.h >
# include < thrust/async/copy.h >
# include < thrust/async/reduce.h >
# include < thrust/functional.h >
# include < thrust/random.h >
# include < numeric >

int main () {
  // Generate 32M random numbers serially.
  thrust::default_random_engine rng ( 123456 );
  thrust::uniform_real_distribution< double > dist (- 50.0 , 50.0 );
  thrust::host_vector< double > h_vec ( 32 << 20 );
  thrust::generate (h_vec. begin (), h_vec. end (), [&] { return dist (rng); });

  // Asynchronously transfer to the device.
  thrust::device_vector< double > d_vec (h_vec. size ());
  thrust::device_event e = thrust::async::copy (h_vec. begin (), h_vec. end (),
                                               d_vec. begin ());

  // After the transfer completes, asynchronously compute the sum on the device.
  thrust::device_future< double > f0 = thrust::async::reduce (thrust::device. after (e),
                                                           d_vec. begin (), d_vec. end (),
                                                           0.0 , thrust::plus< double >());

  // While the sum is being computed on the device, compute the sum serially on
  // the host.
  double f1 = std::accumulate (h_vec. begin (), h_vec. end (), 0.0 , thrust::plus< double >());
}

Godbolt에서 확인하세요

Thrust 소스 코드 얻기

Thrust는 헤더 전용 라이브러리입니다. Thrust 단위 테스트를 실행하려는 경우가 아니면 프로젝트를 빌드하거나 설치할 필요가 없습니다.

CUDA 툴킷은 include/thrust 에서 Thrust 소스 코드의 최신 릴리스를 제공합니다. 이는 대부분의 사용자에게 적합합니다.

Thrust에 기여하거나 새로운 기능을 시험해 보고 싶은 사용자는 Thrust Github 저장소를 반복적으로 복제해야 합니다.

 git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/thrust.git

프로젝트의 추진력 사용

CMake 기반 프로젝트의 경우 find_package 와 함께 사용할 수 있는 CMake 패키지를 제공합니다. 자세한 내용은 CMake README를 참조하세요. 추력은 add_subdirectory 또는 CMake 패키지 관리자와 같은 도구를 통해 추가할 수도 있습니다.

CMake가 아닌 프로젝트의 경우 다음을 사용하여 컴파일합니다.

Thrust 포함 경로( -I<thrust repo root> )
libcu++ 포함 경로( -I<thrust repo root>/dependencies/libcudacxx/ )
CUDA 장치 시스템을 사용하는 경우 CUB 포함 경로( -I<thrust repo root>/dependencies/cub/ )
기본적으로 CPP 호스트 시스템과 CUDA 장치 시스템이 사용됩니다. 이는 컴파일러 정의를 사용하여 변경할 수 있습니다.
- -DTHRUST_HOST_SYSTEM=THRUST_HOST_SYSTEM_XXX , 여기서 XXX 는 CPP (직렬, 기본값), OMP (OpenMP) 또는 TBB (Intel TBB)입니다.
- -DTHRUST_DEVICE_SYSTEM=THRUST_DEVICE_SYSTEM_XXX , 여기서 XXX 는 CPP , OMP , TBB 또는 CUDA (기본값)입니다.

추진력 개발

Thrust는 CMake 빌드 시스템을 사용하여 단위 테스트, 예제 및 헤더 테스트를 빌드합니다. 개발자로서 Thrust를 구축하려면 컨테이너화된 개발 시스템을 사용하는 것이 좋습니다.

 # Clone Thrust and CUB repos recursively:
git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/thrust.git
cd thrust

# Build and run tests and examples:
ci/local/build.bash

이는 다음과 동일하지만 모든 종속 항목이 설치된 깔끔한 컨테이너화된 환경에서 수행됩니다.

 # Clone Thrust and CUB repos recursively:
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 ..   # Command line interface.
ccmake ..  # ncurses GUI (Linux only).
cmake-gui  # Graphical UI, set source/build directories in the app.

# Build:
cmake --build . -j ${NUM_JOBS} # Invokes make (or ninja, etc).

# Run tests and examples:
ctest