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Thrust：C++ 并行算法库

示例	神箭	文档

Thrust 是 C++ 并行算法库，它启发了 C++ 标准库中引入并行算法。 Thrust 的高级接口极大地提高了程序员的工作效率，同时实现了 GPU 和多核 CPU 之间的性能可移植性。它构建在已建立的并行编程框架（例如 CUDA、TBB 和 OpenMP）之上。它还提供了许多类似于 C++ 标准库中的通用工具。

NVIDIA C++ 标准库是一个开源项目；它可在 GitHub 上获取，并包含在 NVIDIA HPC SDK 和 CUDA 工具包中。如果您安装了这些 SDK 之一，则无需额外安装或编译器标志即可使用 libcu++。

示例

推力最好通过例子来学习。

以下示例按顺序生成随机数，然后将它们传输到并行设备并进行排序。

# 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 ());
}

在 Godbolt 上查看

此示例演示并行计算一些随机数的总和：

# 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 >());
}

在 Godbolt 上查看

此示例展示了如何异步执行此类缩减：

# 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 >());
}

在 Godbolt 上查看

获取推力源代码

Thrust 是一个仅包含头文件的库；除非您想运行 Thrust 单元测试，否则无需构建或安装项目。

CUDA 工具包在include/thrust中提供了最新版本的 Thrust 源代码。这适合大多数用户。

希望为 Thrust 做出贡献或尝试更新功能的用户应该递归克隆 Thrust Github 存储库：

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

利用项目的推动力

对于基于 CMake 的项目，我们提供了一个与find_package一起使用的 CMake 包。有关更多信息，请参阅 CMake 自述文件。还可以通过add_subdirectory或 CMake 包管理器等工具添加 Thrust。

对于非 CMake 项目，请使用以下命令进行编译：

Thrust 包含路径 ( -I<thrust repo root> )
libcu++ 包含路径 ( -I<thrust repo root>/dependencies/libcudacxx/ )
如果使用 CUDA 设备系统，则 CUB 包含路径 ( -I<thrust repo root>/dependencies/cub/ )
默认情况下，使用CPP主机系统和CUDA设备系统。可以使用编译器定义来更改这些：
- -DTHRUST_HOST_SYSTEM=THRUST_HOST_SYSTEM_XXX ，其中XXX是CPP （串行，默认）、 OMP (OpenMP) 或TBB (Intel TBB)
- -DTHRUST_DEVICE_SYSTEM=THRUST_DEVICE_SYSTEM_XXX ，其中XXX是CPP 、 OMP 、 TBB或CUDA （默认）。

发展推力

Thrust 使用 CMake 构建系统来构建单元测试、示例和标头测试。作为开发人员构建Thrust，建议您使用我们的容器化开发系统：

 # 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

这相当于以下操作，但在安装了所有依赖项的干净容器化环境中：

 # 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