CUDA，使用memset(或fill或…)来设置浮点数组的最大可能值

编辑:感谢之前的回答。但实际上我想在CUDA中做，显然CUDA没有Fill功能。我必须为每个线程填充矩阵一次，所以我想确保我使用最快的方式。这个for循环是我最好的选择吗?

我想将float的矩阵设置为可能的最大值(在float中)。做这项工作的正确方法是什么?

float *matrix=new float[N*N];
for (int i=0;i<N*N;i++){
        matrix[i*N+j]=999999;
}

在CUDA中最简单的方法是使用thrust::fill。Thrust包含在CUDA 4.0及更高版本中，或者如果您使用CUDA 3.2，您可以安装它。

#include <thrust/fill.h>
#include <thrust/device_vector.h>
...
thrust::device_vector<float> v(N*N);
thrust::fill(v.begin(), v.end(), std::numeric_limits<float>::max()); // or 999999.f if you prefer

你也可以这样写纯CUDA代码:

template <typename T>
__global__ void initMatrix(T *matrix, int width, int height, T val) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    for (int i = idx; i < width * height; i += gridDim.x * blockDim.x) {
        matrix[i]=val;
    }
}
int main(void) {
    float *matrix = 0;
    cudaMalloc((void*)&matrix, N*N * sizeof(float));
    int blockSize = 256;
    // ceil division
    int numBlocks = (N*N + blockSize - 1) / blockSize;
    initMatrix<<<numBlocks, blockSize>>>(matrix, N, N, 
                                         std::numeric_limits<float>::max()); // or 999999.f if you prefer
}

使用std::numeric_limits<float>::max()和std::fill作为:

#include <limits>     //for std::numeric_limits<> 
#include <algorithm>  //for std::fill
std::fill(matrix, matrix + N*N, std::numeric_limits<float>::max());

或者，std::fill_n为(看起来更好):

std::fill_n(matrix, N*N, std::numeric_limits<float>::max());

查看这些在线文档:

std::填写
std:: fill_n

您需要遍历数组并将limits中的每个float元素设置为std::numeric_limits<float>::max()…您不能使用memset，因为它将内存缓冲区中的每个字节设置为特定值，而不是像浮点数等多字节值。

所以你会结束代码看起来像下面，因为你只使用一个数组为你的矩阵(即，你不需要第二个for循环):

#include <limits>
float* matrix = new float[N*N];
for (int i=0; i < N*N; i++)
{
    matrix[i] = std::numeric_limits<float>::max();
}

您的请求的第二个大问题是memset采用整型值来设置每个字节的值，因此您必须获得最大浮点值的实际位模式，并将其用作memset的输入。但即使这样也行不通，因为memset只能将内存缓冲区中的每个字节设置为给定值，因此，如果您将代表浮点值的32位整数值传递给memset，它只会使用较低的8位…所以最后，这不仅仅是我们不建议你做的事情，但memset已经实现的方式是不可能的。您根本不能使用memset将多字节类型的内存缓冲区初始化为特定值，除非您想将这些值归零，或者您正在做一些奇怪的hack，允许您将相同的值写入组成多字节数据类型的所有字节。

我建议轻松完成这项工作，使用std::fill代替算法头。

std::fill( matrix, matrix + (N*N), 999999 ) ;

在c++中不使用动态内存，而是使用vector，看它为你做所有的工作:

std::vector<float> matrix(N * N, std::numeric_limits<float>::max());

事实上，你甚至可以很容易地使它成为一个二维矩阵:

std::vector<std::vector<float> > matrix(N, std::vector<float>(N, std::numeric_limits<float>::max()));

c++方式:

std::fill(matrix, matrix + N*N, std::numeric_limits<float>::max());

matrix是全局内存还是线程局部内存?如果它在全局内存中，并且只需要初始化(而不是在内核中间重置)，那么可以在启动内核之前从主机使用memset。如果它位于内核的中间，请考虑将内核分成两部分，这样您仍然可以使用cudaMemset。

cudaMemset(matrix,std::numeric_limits<float>::max(),N*N*blockSize);

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