Algorithm 使用CUDA推力确定2个最大元素及其在每个矩阵行中的位置

我有一个矩阵，我需要计算

2

最大数及其在该矩阵每行中的位置。我最初的尝试是对矩阵的每一行进行排序，然后查看最后两个值。虽然我可以对每一行进行排序，但我无法获得排列向量来获得原始索引。因此，我的尝试（在So上使用一些其他线程）如下所示：

int my_mod_start = 0;
int my_mod()
{
    return (my_mod_start++)/10;
}

const int rows = 2;
const int cols = 10;
const int num_points = rows * cols;

thrust::host_vector<float> data(num_points);
// fill with random values
thrust::device_vector<float> d_r = data;
thrust::host_vector<int> h_segments(rows*cols);
thrust::generate(h_segments.begin(), h_segments.end(), my_mod);

thrust::device_vector<int> d_segments = h_segments;
thrust::stable_sort_by_key(d_r.begin(), d_r.end(), d_segments.begin());
thrust::stable_sort_by_key(d_segments.begin(), d_segments.end(), 
                           d_r.begin());

int my_mod_start=0；
int my_mod（）
{
返回（my_mod_start++）/10；
}
const int rows=2；
常数int cols=10；
const int num_points=行*列；
推力：：主机向量数据（num_点）；
//用随机值填充
推力：：设备向量d\u r=数据；
推力：主机向量h_段（行*列）；
生成（h_段.begin（），h_段.end（），my_mod）；
推力：：装置\矢量d \ U段=h \ U段；
推力：：按键（d_.begin（）、d_.end（）、d_segments.begin（））进行稳定的排序；
推力：：按键稳定排序（d_段.begin（），d_段.end（），
d_r.begin（））；

虽然这种方法按预期对每一行进行排序，但我不确定如何修改它以获得每一个值的原始索引

---

我还想到，如果我只需要最大

2

值及其位置，那么对整行进行排序可能会浪费时间。

我采用了Robert Crovella在。该方法考虑了确定最小值而非最大值的问题，并生成两个迭代器和一个向量：

d_min_index_1

：迭代器，指向每行最后一个元素的索引

d_min_index_2

：迭代器，指向每行倒数第二个元素的索引

d_矩阵

：原始矩阵，但每行按升序排列

最后一个和倒数第二个元素的值可以通过有序矩阵

d_矩阵

确定

#include <iterator>
#include <algorithm>

#include <thrust/random.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/iterator/counting_iterator.h>
#include <thrust/iterator/transform_iterator.h>
#include <thrust/iterator/permutation_iterator.h>
#include <thrust/iterator/zip_iterator.h>
#include <thrust/iterator/discard_iterator.h>
#include <thrust/reduce.h>
#include <thrust/functional.h>
#include <thrust/sort.h>

template <typename Iterator>
class strided_range
{
    public:

    typedef typename thrust::iterator_difference<Iterator>::type difference_type;

    struct stride_functor : public thrust::unary_function<difference_type,difference_type>
    {
        difference_type stride;

        stride_functor(difference_type stride)
            : stride(stride) {}

        __host__ __device__
        difference_type operator()(const difference_type& i) const
        { 
            return stride * i;
        }
    };

    typedef typename thrust::counting_iterator<difference_type>                   CountingIterator;
    typedef typename thrust::transform_iterator<stride_functor, CountingIterator> TransformIterator;
    typedef typename thrust::permutation_iterator<Iterator,TransformIterator>     PermutationIterator;

    // type of the strided_range iterator
    typedef PermutationIterator iterator;

    // construct strided_range for the range [first,last)
    strided_range(Iterator first, Iterator last, difference_type stride)
        : first(first), last(last), stride(stride) {}

    iterator begin(void) const
    {
        return PermutationIterator(first, TransformIterator(CountingIterator(0), stride_functor(stride)));
    }

    iterator end(void) const
    {
        return begin() + ((last - first) + (stride - 1)) / stride;
    }

    protected:
    Iterator first;
    Iterator last;
    difference_type stride;
};


/**************************************************************/
/* CONVERT LINEAR INDEX TO ROW INDEX - NEEDED FOR APPROACH #1 */
/**************************************************************/
template< typename T >
struct mod_functor {
    __host__ __device__ T operator()(T a, T b) { return a % b; }
};

/********/
/* MAIN */
/********/
int main()
{
    /***********************/
    /* SETTING THE PROBLEM */
    /***********************/
    const int Nrows = 4;
    const int Ncols = 6;

    // --- Random uniform integer distribution between 10 and 99
    thrust::default_random_engine rng;
    thrust::uniform_int_distribution<int> dist(10, 99);

    // --- Matrix allocation and initialization
    thrust::device_vector<float> d_matrix(Nrows * Ncols);
    for (size_t i = 0; i < d_matrix.size(); i++) d_matrix[i] = (float)dist(rng);

    for(int i = 0; i < Nrows; i++) {
        std::cout << "[ ";
        for(int j = 0; j < Ncols; j++)
            std::cout << d_matrix[i * Ncols + j] << " ";
        std::cout << "]\n";
    }

    /******************/
    /* APPROACH NR. 2 */
    /******************/
    // --- Computing row indices vector
    thrust::device_vector<int> d_row_indices(Nrows * Ncols);
    thrust::transform(thrust::make_counting_iterator(0), thrust::make_counting_iterator(Nrows * Ncols), thrust::make_constant_iterator(Ncols), d_row_indices.begin(), thrust::divides<int>() );

    // --- Computing column indices vector
    thrust::device_vector<int> d_column_indices(Nrows * Ncols);
    thrust::transform(thrust::make_counting_iterator(0), thrust::make_counting_iterator(Nrows * Ncols), thrust::make_constant_iterator(Ncols), d_column_indices.begin(), mod_functor<int>());

    // --- int and float iterators
    typedef thrust::device_vector<int>::iterator        IntIterator;
    typedef thrust::device_vector<float>::iterator      FloatIterator;

    // --- Relevant tuples of int and float iterators
    typedef thrust::tuple<IntIterator, IntIterator>     IteratorTuple1;
    typedef thrust::tuple<FloatIterator, IntIterator>   IteratorTuple2;

    // --- zip_iterator of the relevant tuples
    typedef thrust::zip_iterator<IteratorTuple1>        ZipIterator1;
    typedef thrust::zip_iterator<IteratorTuple2>        ZipIterator2;

    // --- zip_iterator creation
    ZipIterator1 iter1(thrust::make_tuple(d_row_indices.begin(), d_column_indices.begin()));

    thrust::stable_sort_by_key(d_matrix.begin(), d_matrix.end(), iter1);

    ZipIterator2 iter2(thrust::make_tuple(d_matrix.begin(), d_column_indices.begin()));

    thrust::stable_sort_by_key(d_row_indices.begin(), d_row_indices.end(), iter2);

    typedef thrust::device_vector<int>::iterator Iterator;

    // --- Strided access to the sorted array
    strided_range<Iterator> d_min_indices_1(d_column_indices.begin(), d_column_indices.end(), Ncols);
    strided_range<Iterator> d_min_indices_2(d_column_indices.begin() + 1, d_column_indices.end() + 1, Ncols);

    printf("\n\n");
    for(int i = 0; i < Nrows; i++) {
        std::cout << "[ ";
        for(int j = 0; j < Ncols; j++)
            std::cout << d_matrix[i * Ncols + j] << " ";
        std::cout << "]\n";
    }

    printf("\n\n");
    std::copy(d_min_indices_1.begin(), d_min_indices_1.end(), std::ostream_iterator<int>(std::cout, " "));
    std::cout << std::endl;

    printf("\n\n");
    std::copy(d_min_indices_2.begin(), d_min_indices_2.end(), std::ostream_iterator<int>(std::cout, " "));
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
模板
类步距
{
公众：
typedef typename推力：：迭代器_差异：：类型差异_类型；
结构跨步函数：公共推力：：一元函数
{
差异式步幅；
步幅函子（差分型步幅）
：步幅（步幅）{}
__主机设备__
差分类型运算符（）（常数差分类型&i）常数
{ 
返回步幅*i；
}
};
typedef typename推力：：计数迭代器计数迭代器；
typedef typename推力：：transform_迭代器TransformIterator；
typedef typename推力：：置换迭代器置换迭代器；
//跨步范围迭代器的类型
typedef置换迭代器；
//为范围[第一个，最后一个]构建跨步范围
步幅范围（迭代器优先、迭代器最后、差分类型步幅）
：第一（第一）、最后（最后）、大步（大步）{}
迭代器开始（void）常量
{
返回置换迭代器（第一个，TransformIterator（CountingIterator（0），stride_函子（stride））；
}
迭代器结束（void）常量
{
return begin（）+（（last-first）+（stride-1））/stride；
}
受保护的：
迭代器优先；
迭代器last；
差异式步幅；
};
/**************************************************************/
/*将线性索引转换为行索引-方法#1所需*/
/**************************************************************/
模板
结构模函子{
__主机\uuuuuuuu设备\uuuuut运算符（）（ta，tb）{返回a%b；}
};
/********/
/*主要*/
/********/
int main（）
{
/***********************/
/*设置问题*/
/***********************/
常数int Nrows=4；
常数int Ncols=6；
//---10到99之间的随机均匀整数分布
推力：默认随机发动机转速；
推力：均匀分布区（10，99）；
//---矩阵分配和初始化
推力：设备矢量d矩阵（Nrows*Ncols）；
对于（size_t i=0；istd：：你不能看一看吗？当然，你必须用行来更改列。@Jackolanten由于代码中的这个_1，我无法编译该代码？请阅读推力占位符。谷歌是你的朋友。占位符需要一定的最低级别的C/C++编译器功能，因此取决于你所使用的平台，它们无法工作（编译错误）。对于最新版本的gcc，如4.8.x，您应该不会遇到任何问题。如果您有较旧版本的gcc，如4.1.2，您必须跳过使用占位符。但是，任何占位符实现都可以替换为相应的推力函子实现。关于我链接的帖子，我认为您不需要Eric的方法，但是罗伯特·克罗维拉的。在这里，你不需要占位符。
strided_range<Iterator> d_min_indices_1(d_column_indices.begin(), d_column_indices.end(), Ncols);
strided_range<Iterator> d_min_indices_2(d_column_indices.begin() + 1, d_column_indices.end() + 1, Ncols);

strided_range<Iterator> d_min_indices_1(d_column_indices.begin() + Ncols - 1, d_column_indices.end() + Ncols - 1, Ncols);
strided_range<Iterator> d_min_indices_2(d_column_indices.begin() + Ncols - 2, d_column_indices.end() + Ncols - 2, Ncols);