Толкайте пример

С Thrust библиотека поддерживает в GPU Coder™, можно использовать в своих интересах ускоренные графическим процессором примитивы, такие как вид, чтобы реализовать комплексные высокоэффективные параллельные приложения. Когда ваш MATLAB® использование кода gpucoder.sort функция вместо sort, GPU Coder может сгенерировать вызовы примитивов вида Тяги.

Этот пример генерирует CUDA® код, чтобы отсортировать столбцы матрицы в порядке убывания. В одном файле запишите функции точки входа mySort это признает, что матрица вводит A. Используйте gpucoder.sort функционируйте, чтобы отсортировать столбцы A в порядке убывания.

function B = mySort(A)
     B = gpucoder.sort(A, 1, 'descend');
end

Используйте codegen функция, чтобы сгенерировать MEX-функцию CUDA.

codegen -config coder.gpuConfig('mex') -args {ones(1024,1024,'double')} -report mySort

Сгенерированный код CUDA

Следующее является отрывком сгенерированного кода. Вызов библиотеки Thrust обозначается thrustSortImpl

...
cudaMalloc(&gpu_inDims, 8ULL);
cudaMalloc(&gpu_B, 8388608ULL);
cudaMalloc(&gpu_A, 8388608ULL);
mySort_kernel1<<<dim3(1U, 1U, 1U), dim3(32U, 1U, 1U)>>>(*gpu_inDims);
cudaMemcpy(gpu_A, (void *)&A[0], 8388608ULL, cudaMemcpyHostToDevice);
mySort_kernel2<<<dim3(2048U, 1U, 1U), dim3(512U, 1U, 1U)>>>(*gpu_A, *gpu_B);
cudaMemcpy(&inDims[0], gpu_inDims, 8ULL, cudaMemcpyDeviceToHost);
thrustSortImpl(&(*gpu_B)[0], 2, &inDims[0], 1, 'd', false);
cudaMemcpy(&B[0], gpu_B, 8388608ULL, cudaMemcpyDeviceToHost);
...
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте