Thrust库中的Gather和Scatter操作

Thrust库中的Gather和Scatter操作

Thrust是CUDA提供的一个类似于C++ STL的并行算法库,其中包含两个重要的数据操作:gather(聚集)和scatter(散开)。

Gather操作

Gather操作从一个源数组中按照指定的索引收集元素到目标数组中。

函数原型:

cpp 复制代码
template<typename InputIterator1, typename InputIterator2, typename OutputIterator>
OutputIterator gather(InputIterator1 map_first, 
                     InputIterator1 map_last,
                     InputIterator2 input_first, 
                     OutputIterator result);

工作方式:

复制代码
result[i] = input[map[i]] 对于 map中的每个索引i

示例:

cpp 复制代码
#include <thrust/gather.h>
#include <thrust/device_vector.h>

// 源数据
thrust::device_vector<int> input(4);
input[0] = 10; input[1] = 20; input[2] = 30; input[3] = 40;

// 索引映射
thrust::device_vector<int> map(3);
map[0] = 3; map[1] = 1; map[2] = 2;

// 目标向量
thrust::device_vector<int> result(3);

// 执行gather操作
thrust::gather(map.begin(), map.end(), input.begin(), result.begin());
// result现在包含 [40, 20, 30]

Scatter操作

Scatter操作将源数组的元素按照指定的索引分散到目标数组中。

函数原型:

cpp 复制代码
template<typename InputIterator1, typename InputIterator2, typename InputIterator3, typename OutputIterator>
OutputIterator scatter(InputIterator1 first, 
                      InputIterator1 last,
                      InputIterator2 map_first, 
                      InputIterator3 stencil,
                      OutputIterator result);

工作方式:

复制代码
result[map[i]] = input[i] 对于 map中的每个索引i

示例:

cpp 复制代码
#include <thrust/scatter.h>
#include <thrust/device_vector.h>

// 源数据
thrust::device_vector<int> input(3);
input[0] = 10; input[1] = 20; input[2] = 30;

// 索引映射
thrust::device_vector<int> map(3);
map[0] = 3; map[1] = 1; map[2] = 2;

// 目标向量(需要足够大)
thrust::device_vector<int> result(4);

// 执行scatter操作
thrust::scatter(input.begin(), input.end(), map.begin(), result.begin());
// result现在包含 [0, 20, 30, 10] (初始值为0)

应用场景

  1. 数据重排:当需要按照特定顺序重新排列数据时
  2. 稀疏矩阵操作:在稀疏矩阵计算中高效地访问非零元素
  3. 数据库操作:实现类似SQL中的选择和投影操作
  4. 图像处理:像素重映射操作

变体函数

Thrust还提供了一些变体函数:

  • gather_if:带条件的gather操作
  • scatter_if:带条件的scatter操作
  • stable_scatter:保持相对顺序的scatter操作

这些操作在GPU上高度优化,能够充分利用并行计算能力,比在CPU上实现的类似操作要快得多。

相关推荐
Eloudy3 小时前
cpu rdma 与 gpunetio 的关系
gpu·rdma·roce·doca
Eloudy1 天前
基于 PTP 的 FPGA→RoCE→CPU 单向延迟测量实验方案
gpu·fpga
Eloudy1 天前
gpunetio_verbs_write_lat 延迟测试使用了哪些 GPUNetIO 能力
gpu
Eloudy2 天前
全文 - DOCA GPUNetIO 闭源实现的 Doc
gpu
Eloudy2 天前
全文 - DOCA GPUNetIO Open Source 仓库 README
gpu
guwentian2 天前
WebGPU 和 WebTransport 2026 真的能上生产了吗?
web·gpu·transport
论文复现现场3 天前
课程作业要跑 PyTorch 训练,学校机房不够用去哪租?云 GPU 选型、环境迁移与防丢数据指南
人工智能·pytorch·深度学习·云计算·gpu·cuda
赋创小助手8 天前
多GPU服务器交付验收:GPU健康、P2P、NCCL与稳定性测试思路
运维·服务器·人工智能·ai·部署·gpu·p2p
Eloudy10 天前
全文 - 05 part - NVIDIA 集合通信库(NCCL)文档
gpu
探索云原生11 天前
Kueue + HAMi vGPU 实战:显存与算力配额管理
docker·ai·云原生·kubernetes·gpu