CUDA中类每线程哈希表的数据结构实现

我的问题的简短版本： 我有一个CUDA程序，其中每个线程需要将数字存储在不同的“存储箱”中，我用一个整数标识每个存储箱。对于我的程序的典型运行，每个CUDA线程可能只在数百万个存储箱中的100个存储箱中存储数字，因此我想知道是否存在允许我保存这些数据的数据结构而不是数组。每个线程都有自己的该结构副本。如果我用Python编程，我只会使用一个以bin编号为键的字典，例如mydict[0]=1.0，mydict[2327632]=3.0，然后在运行结束时，我会查看键并对它们做一些处理（忽略没有数字存储在其中的bin，因为它们不在字典中）。我尝试为cuda程序中的每个线程实现一个哈希表，结果导致性能下降

长版本： 我有一个CUDA蒙特卡罗模拟，它模拟粒子通过体素化（简单体积元素）几何体的传输。粒子在传输过程中会沉积能量，该能量按每个体素计算。体素表示为一个相当大的线性化三维网格，大约180^3个元素。每个CUDA线程传输1-100个粒子，我通常尝试最大化生成内核的线程数量。（目前，我使用384*512线程）。存储在给定体素中的能量通过atomicAdd添加到驻留在全局内存中的线性化3d网格中

我在我的模拟中遇到了一些问题，其中包括计算模拟中的不确定性。对于给定的粒子，我必须跟踪它在哪里（哪些体素索引）存储能量，以及给定体素的能量大小，这样我就可以在粒子传输结束时将这个数字平方，然后再移动到新粒子。因为我给每个线程分配了一个（或几个）粒子，所以这些信息必须存储在每个线程的范围内。我只在不确定性计算中遇到这个问题的原因是，每次线程必须沉积能量时，能量沉积可以作为对全局变量的原子操作来完成，但不确定性计算必须在粒子传输结束时完成，因此我必须让每个线程跟踪“历史”它们指定的粒子的

我的第一个想法是实现一个哈希表，它的关键是线性化的体素索引，值是能量存储的，我只需将哈希表中的每个元素平方，并在粒子传输完成后将其添加到全局不确定性网格中。我试图实现uthash，但它破坏了代码的性能。我猜它导致了大量的线程分歧

我可以简单地使用两个动态数组，其中一个存储体素索引，另一个存储为该体素存储的能量，但我认为这对性能也非常不利。我希望有一种我不知道的数据结构能够很好地用于CUDA程序。我还试图包括许多细节，以防我在解决问题的方法上完全错误

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谢谢你

你的问题有点行话。如果你能提炼出科学，只剩下计算机科学，你可能会得到更多的答案

已经有了。该链接的工作将包含在2.0版本的中。如果您愿意尝试，它已在中起作用

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也就是说，如果您真的只需要每个线程的存储，而不需要共享存储，那么您可以做一些简单得多的事情，比如每个线程的暂存空间（在共享或全局内存中）或本地数组。

对不起，我添加了一个简短的问题版本。我制作了一个使用本地数组的工作版本，但它使我的程序慢了400%，没有我做的哈希表那么糟糕，但仍然有点不可接受。它必须是本地存储，我会使用一个全局哈希表，就像我在CUDPP中提到的那样（特别是多值哈希表）。但您需要唯一地标识每个线程的数据。也许您可以使用存储的int的高位来标识线程，并将低位用作指针/索引。