推力：別の配列でインデックスされた配列の要素を集計する[Matlabの構文の合計（x（インデックス））]

Question

Thrustライブラリを使用して別の配列でインデックスされた配列の要素を合計しようとしていますが、例を見つけてください。言い換えれば、私はここで

sum(x(indices)) 

MATLABの構文を実装したい私が達成したいと何をすべきかを指摘しようとしているガイドラインのコードです：

#define N 65536 

// device array copied using cudaMemcpyToSymbol 
__device__ int global_array[N]; 

// function to implement with thrust 
__device__ int support(unsigned short* _memory, unsigned short* _memShort) 
{ 
    int support = 0; 

    for(int i=0; i < _memSizeShort; i++) 
     support += global_array[_memory[i]]; 

    return support;  
} 

また、ホスト・コードから、私が使用することができますグローバル配列[N]cudaMemcpyFromSymbolでコピーしないでください。

すべてのコメント/答えが高く評価され:)

おかげ

Answer 1

をこれは、未回答のリストから、この質問を削除するには、ここに提供非常に遅く答えです。私はOPがすでに解決策を見つけたと確信していますが（2012年5月以降:-)）、私は次のことが他のユーザにとって有用であると考えています。

@talonmiesで指摘されているように、この問題は融合ギャザーの削減によって解決できます。このソリューションは、Thurstのpermutation_iteratorとreduceのアプリケーションです。 permutation_iteratorは、indices配列内のインデックスに従って、ターゲット配列xを（暗黙的に）並べ替えることができます。 reduceは、（暗黙的に）並べ替えられた配列の合計を実行します。上記の例では便宜

#include <thrust/iterator/permutation_iterator.h> 
#include <thrust/reduce.h> 
#include <thrust/device_vector.h> 

// this example fuses a gather operation with a reduction for 
// greater efficiency than separate gather() and reduce() calls 

int main(void) 
{ 
    // gather locations 
    thrust::device_vector<int> map(4); 
    map[0] = 3; 
    map[1] = 1; 
    map[2] = 0; 
    map[3] = 5; 

    // array to gather from 
    thrust::device_vector<int> source(6); 
    source[0] = 10; 
    source[1] = 20; 
    source[2] = 30; 
    source[3] = 40; 
    source[4] = 50; 
    source[5] = 60; 

    // fuse gather with reduction: 
    // sum = source[map[0]] + source[map[1]] + ... 
    int sum = thrust::reduce(thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.begin()), 
          thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.end())); 

    // print sum 
    std::cout << "sum is " << sum << std::endl; 

    return 0; 
} 

に対して報告の下

このアプリケーションはsourceがxの役割を果たしながら、map、indicesの役割を果たし、Thrust's documentationの一部です。あなたが反復する場合、

int sum = thrust::reduce(thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.begin()), 
         thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.begin()+N)); 

に次の行

int sum = thrust::reduce(thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.begin()), 
         thrust::make_permutation_iterator(source.begin(), map.end())); 

を変更するのに十分であろう（用語数の減少を反復）あなたのコメントで追加の質問については

インデックス配列mapの最初のNの用語にのみ適用されます。

最後に、global_arrayをホストから使用する可能性については、これはデバイスに常駐するベクターであることに気付くはずです。したがって、最初にホストに移動するにはcudaMemcpyFromSymbolが必要です。