Сейчас я начинаю использовать CUDA и должен признать, что немного разочарован C API. Я понимаю причины выбора C, но если бы язык был основан на C++, некоторые аспекты были бы намного проще, например. выделение памяти устройства (через cudaMalloc).
Я планировал сделать это сам, используя перегруженный operator new с размещением new и RAII (две альтернативы). Мне интересно, есть ли какие-то оговорки, которых я пока не заметил. Код кажется для работы, но мне все еще интересно узнать о потенциальных утечках памяти.
Использование кода RAII будет следующим:
CudaArray<float> device_data(SIZE);
// Use `device_data` as if it were a raw pointer.
Возможно, в этом контексте класс является излишним (тем более, что вам все равно придется использовать cudaMemcpy, класс, инкапсулирующий только RAII), поэтому другим подходом будет размещение new:
float* device_data = new (cudaDevice) float[SIZE];
// Use `device_data` …
operator delete [](device_data, cudaDevice);
Здесь cudaDevice просто действует как тег, вызывающий перегрузку. Однако, поскольку при обычном размещении new это будет указывать на размещение, я считаю синтаксис странно согласованным и, возможно, даже более предпочтительным, чем использование класса.
Буду признателен за критику любого рода. Может быть, кто-нибудь знает, планируется ли что-то в этом направлении в следующей версии CUDA (которая, как я слышал, улучшит ее поддержку C++, что бы они под этим ни подразумевали).
Итак, мой вопрос состоит из трех частей:
new семантически правильной? Утечка памяти?// Singleton tag for CUDA device memory placement.
struct CudaDevice {
static CudaDevice const& get() { return instance; }
private:
static CudaDevice const instance;
CudaDevice() { }
CudaDevice(CudaDevice const&);
CudaDevice& operator =(CudaDevice const&);
} const& cudaDevice = CudaDevice::get();
CudaDevice const CudaDevice::instance;
inline void* operator new [](std::size_t nbytes, CudaDevice const&) {
void* ret;
cudaMalloc(&ret, nbytes);
return ret;
}
inline void operator delete [](void* p, CudaDevice const&) throw() {
cudaFree(p);
}
template <typename T>
class CudaArray {
public:
explicit
CudaArray(std::size_t size) : size(size), data(new (cudaDevice) T[size]) { }
operator T* () { return data; }
~CudaArray() {
operator delete [](data, cudaDevice);
}
private:
std::size_t const size;
T* const data;
CudaArray(CudaArray const&);
CudaArray& operator =(CudaArray const&);
};
О используемом здесь синглтоне: Да, я в курсе его недостатков. Однако в данном контексте это не актуально. Все, что мне здесь было нужно, это небольшой тег, который нельзя было скопировать. Все остальное (например, соображения многопоточности, время инициализации) не применяются.
Да, ты прав. Однако см. Мои новые пояснения под кодом.





Я бы пошел с новым подходом к размещению. Затем я бы определил класс, соответствующий интерфейсу std :: allocator <>. Теоретически вы можете передать этот класс в качестве параметра шаблона в std :: vector <> и std :: map <> и так далее.
Остерегайтесь, я слышал, что делать такие вещи сопряжено с трудностями, но, по крайней мере, вы узнаете намного больше о STL таким образом. И вам не нужно заново изобретать свои контейнеры и алгоритмы.
Не думал о распределителе. На самом деле я делал это раньше, так что это не должно быть слишком сложно.
Есть несколько проектов, которые пытаются что-то подобное, например CUDPP.
Тем временем, однако, я реализовал свой собственный распределитель, и он хорошо работает и прост (> 95% шаблонного кода).
Ссылка stdcuda мертва.
@einpoklum Спасибо. Разумно предположить, что ответ 10-летней давности в какой-то момент устареет. Я удалил ссылку.
Тем временем были некоторые дальнейшие разработки (не столько с точки зрения API CUDA, но по крайней мере с точки зрения проектов, пытающихся использовать STL-подобный подход к управлению данными CUDA).
В частности, есть проект исследования NVIDIA: толкать
Does anybody have information about future CUDA developments that go in this general direction (let's face it: C interfaces in C++ s*ck)?
Да, я сделал что-то подобное:
https://github.com/eyalroz/cuda-api-wrappers/
nVIDIA's Runtime API for CUDA is intended for use both in C and C++ code. As such, it uses a C-style API, the lower common denominator (with a few notable exceptions of templated function overloads).
This library of wrappers around the Runtime API is intended to allow us to embrace many of the features of C++ (including some C++11) for using the runtime API - but without reducing expressivity or increasing the level of abstraction (as in, e.g., the Thrust library). Using cuda-api-wrappers, you still have your devices, streams, events and so on - but they will be more convenient to work with in more C++-idiomatic ways.
Ваша реализация singleton в лучшем случае опасна. Пожалуйста, прочтите множество других дискуссий о том, как создать синглтон на C++.