cub
2.1.0
O CUB fornece componentes de software reutilizáveis e de última geração para cada camada do modelo de programação CUDA:
O CUB está incluído no NVIDIA HPC SDK e no CUDA Toolkit.
Recomendamos o Website do Projeto CUB para mais informações e exemplos.
# 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 bloco de thread usa cub::BlockRadixSort para classificar coletivamente seu próprio segmento de entrada. A classe é especializada pelo tipo de dados que está sendo classificado, pelo número de threads por bloco, pelo número de chaves por thread e implicitamente pela arquitetura de compilação alvo.
As classes cub::BlockLoad e cub::BlockStore são especializadas de forma semelhante. Além disso, para fornecer acessos unidos à memória do dispositivo, essas primitivas são configuradas para acessar a memória usando um padrão de acesso distribuído (onde threads consecutivos acessam simultaneamente itens consecutivos) e então transpõem as chaves para um arranjo bloqueado de elementos entre threads.
Uma vez especializadas, essas classes expõem tipos de membros opacos TempStorage . O bloco de thread usa esses tipos de armazenamento para alocar estaticamente a união de memória compartilhada necessária ao bloco de thread. (Como alternativa, esses tipos de armazenamento podem ter alias às alocações de memória global).
O CUB é testado regularmente usando as versões especificadas dos compiladores a seguir. Versões não suportadas podem emitir avisos de descontinuação, que podem ser silenciados definindo CUB_IGNORE_DEPRECATED_COMPILER durante a compilação.
O CUB é distribuído com o NVIDIA HPC SDK e o CUDA Toolkit, além do GitHub.
Consulte o changelog para obter detalhes sobre lançamentos específicos.
| Lançamento do CUB | Incluído em |
|---|---|
| 2.0.1 | Kit de ferramentas CUDA 12.0 |
| 2.0.0 | A definir |
| 1.17.2 | A definir |
| 1.17.1 | A definir |
| 1.17.0 | A definir |
| 1.16.0 | A definir |
| 1.15.0 | NVIDIA HPC SDK 22.1 e kit de ferramentas CUDA 11.6 |
| 1.14.0 | SDK NVIDIA HPC 21.9 |
| 1.13.1 | Kit de ferramentas CUDA 11.5 |
| 1.13.0 | SDK NVIDIA HPC 21.7 |
| 1.12.1 | Kit de ferramentas CUDA 11.4 |
| 1.12.0 | SDK NVIDIA HPC 21.3 |
| 1.11.0 | Kit de ferramentas CUDA 11.3 |
| 1.10.0 | NVIDIA HPC SDK 20.9 e kit de ferramentas CUDA 11.2 |
| 1.9.10-1 | NVIDIA HPC SDK 20.7 e kit de ferramentas CUDA 11.1 |
| 1.9.10 | SDK NVIDIA HPC 20.5 |
| 1.9.9 | Kit de ferramentas CUDA 11.0 |
| 1.9.8-1 | SDK NVIDIA HPC 20.3 |
| 1.9.8 | Kit de ferramentas CUDA 11.0 Acesso antecipado |
| 1.9.8 | Acesso antecipado CUDA 11.0 |
| 1.8.0 | |
| 1.7.5 | Impulso 1.9.2 |
| 1.7.4 | Impulso 1.9.1-2 |
| 1.7.3 | |
| 1.7.2 | |
| 1.7.1 | |
| 1.7.0 | Impulso 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 e Thrust dependem um do outro. Recomenda-se clonar o Thrust e construir o CUB como um componente do Thrust.
CUB usa o sistema de construção CMake para construir testes de unidade, exemplos e testes de cabeçalho. Para construir o CUB como desenvolvedor, a seguinte receita deve ser seguida:
# 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:
ctestPor padrão, o padrão C++14 é direcionado, mas isso pode ser alterado no CMake. Mais informações sobre como configurar sua construção CUB e criar uma solicitação pull podem ser encontradas em CONTRIBUTING.md.
CUB está disponível sob a licença de código aberto "New BSD":
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