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Thrust：C++ 平行演算法函式庫

範例	神箭	文件

Thrust 是 C++ 平行演算法函式庫，它啟發了 C++ 標準函式庫中引入平行演算法。 Thrust 的高階介面大大提高了程式設計師的工作效率，同時實現了 GPU 和多核心 CPU 之間的效能可移植性。它建構在已建立的平行程式框架（例如 CUDA、TBB 和 OpenMP）之上。它還提供了許多類似於 C++ 標準庫中的通用工具。

NVIDIA C++ 標準函式庫是一個開源專案；它可在 GitHub 上獲取，並包含在 NVIDIA HPC SDK 和 CUDA 工具包中。如果您安裝了這些 SDK 之一，則無需額外安裝或編譯器標誌即可使用 libcu++。

範例

推力最好透過例子來學習。

以下範例按順序產生隨機數，然後將它們傳輸到並行設備並進行排序。

# 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

此範例示範並行計算一些隨機數的總和：

# 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

此範例展示如何非同步執行此類縮減：

# 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

取得推力原始碼

Thrust 是一個僅包含頭檔的函式庫；除非您想執行 Thrust 單元測試，否則無需建置或安裝專案。

CUDA 工具包在include/thrust中提供了最新版本的 Thrust 原始碼。這適合大多數用戶。

希望為 Thrust 做出貢獻或嘗試更新功能的使用者應該遞歸克隆 Thrust Github 儲存庫：

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

利用專案的推動力

對於基於 CMake 的項目，我們提供了一個與find_package一起使用的 CMake 套件。有關更多信息，請參閱 CMake 自述文件。也可以透過add_subdirectory或 CMake 套件管理器等工具新增 Thrust。

對於非 CMake 項目，請使用以下命令進行編譯：

Thrust 包含路徑 ( -I<thrust repo root> )
libcu++ 包含路徑 ( -I<thrust repo root>/dependencies/libcudacxx/ )
如果使用 CUDA 裝置系統，則 CUB 包含路徑 ( -I<thrust repo root>/dependencies/cub/ )
預設情況下，使用CPP主機系統和CUDA設備系統。可以使用編譯器定義來更改這些：
- -DTHRUST_HOST_SYSTEM=THRUST_HOST_SYSTEM_XXX ，其中XXX是CPP （串行，預設）、 OMP (OpenMP) 或TBB (Intel TBB)
- -DTHRUST_DEVICE_SYSTEM=THRUST_DEVICE_SYSTEM_XXX ，其中XXX是CPP 、 OMP 、 TBB或CUDA （預設）。

發展推力

Thrust 使用 CMake 建置系統來建立單元測試、範例和標頭測試。作為開發人員建構Thrust，建議您使用我們的容器化開發系統：

 # 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

這相當於以下操作，但在安裝了所有依賴項的乾淨容器化環境中：

 # 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