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/**************************************************************************
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多项式计算函数。按下面的要求编辑此文件：
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1. 将你的学号、姓名，以注释的方式写到下面；
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2. 实现不同版本的多项式计算函数；
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3. 编辑peval_fun_rec peval_fun_tab数组，将你的最好的答案
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（最小CPE、最小C10）作为数组的前两项
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***************************************************************************/
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/*
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学号：201209054233
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姓名：夜半加班狂
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*/
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#include <stdio.h>
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#include <stdlib.h>
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#include <cuda_runtime.h>
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typedef int (*peval_fun)(int*, int, int);
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typedef struct {
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peval_fun f;
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char *descr;
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} peval_fun_rec, *peval_fun_ptr;
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/**************************************************************************
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Edit this comment to indicate your name and Andrew ID
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#ifdef ASSIGN
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||
Submission by Harry Q. Bovik, bovik@andrew.cmu.edu
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#else
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Instructor's version.
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||
Created by Randal E. Bryant, Randy.Bryant@cs.cmu.edu, 10/07/02
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#endif
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***************************************************************************/
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/*
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实现一个指定的常系数多项式计算
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第一次，请直接运行程序，以便获知你需要实现的常系数是啥
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*/
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int const_poly_eval(int *not_use, int not_use2, int x)
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{
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int result = 0;
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/* int i;
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int xpwr = 1; // x的幂次
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int a[4] = {21,90,42,88};
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for (i = 0; i <= 3; i++) {
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result += a[i]*xpwr;
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xpwr *= x;
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}
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||
*/
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// 90 = 64 + 32 - 4 - 2
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// 42 = 32 + 8 + 2
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// 88 = 64 + 16 + 8
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int x64,x32,x16,x8,x4,x2;
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x64 = x << 6;
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x32 = x << 5;
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x16 = x << 4;
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x8 = x << 3;
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x4 = x << 2;
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||
x2 = x << 1;
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result = 21 + x64+x32-x4-x2 + ((x32+x8+x2) + (x64+x16+x8)*x)*x;
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return result;
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}
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/* 多项式计算函数。注意：这个只是一个参考实现，你需要实现自己的版本 */
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/*
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友情提示：lcc支持ATT格式的嵌入式汇编，例如
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_asm("movl %eax,%ebx");
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_asm("pushl %edx");
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可以在lcc中project->configuration->Compiler->Code Generation->Generate .asm，
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将其选中后，可以在lcc目录下面生成对应程序的汇编代码实现。通过查看汇编文件，
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你可以了解编译器是如何实现你的代码的。有些实现可能非常低效。
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你可以在适当的地方加入嵌入式汇编，来大幅度提高计算性能。
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*/
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int poly_eval(int *a, int degree, int x)
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{
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int result = 0;
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int i;
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int xpwr = 1; /* x的幂次 */
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// printf("阶=%d\n",degree);
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for (i = 0; i <= degree; i++) {
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result += a[i]*xpwr;
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xpwr *= x;
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}
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return result;
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}
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/* CUDA优化的多项式计算函数 - 低CPE版本 */
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int cuda_poly_eval_low_cpe(int *a, int degree, int x)
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{
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// 对于低CPE版本，我们使用CUDA并行计算多项式的各个项
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// 然后将结果传回主机进行求和
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// 分配设备内存
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int *d_a, *d_results;
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cudaError_t err;
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// 分配内存
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err = cudaMalloc(&d_a, (degree + 1) * sizeof(int));
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||
if (err != cudaSuccess) {
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printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
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return 0;
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||
}
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||
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err = cudaMalloc(&d_results, (degree + 1) * sizeof(int));
|
||
if (err != cudaSuccess) {
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printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
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||
cudaFree(d_a);
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return 0;
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||
}
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||
// 将系数从主机复制到设备
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err = cudaMemcpy(d_a, a, (degree + 1) * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
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if (err != cudaSuccess) {
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printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_results);
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return 0;
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||
}
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// 定义CUDA核函数
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dim3 blockDim(256);
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dim3 gridDim((degree + 1 + blockDim.x - 1) / blockDim.x);
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// 启动核函数
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cudaPolyEvalLowCPE<<<gridDim, blockDim>>>(d_a, degree, x, d_results);
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// 检查核函数执行错误
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err = cudaGetLastError();
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if (err != cudaSuccess) {
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printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_results);
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return 0;
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}
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// 分配主机内存用于结果
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int *h_results = (int *)malloc((degree + 1) * sizeof(int));
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if (h_results == NULL) {
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printf("Memory allocation error\n");
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_results);
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return 0;
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}
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// 将结果从设备复制回主机
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err = cudaMemcpy(h_results, d_results, (degree + 1) * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
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if (err != cudaSuccess) {
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printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
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free(h_results);
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_results);
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return 0;
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}
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// 在主机上求和
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int result = 0;
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for (int i = 0; i <= degree; i++) {
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result += h_results[i];
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}
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// 释放内存
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free(h_results);
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_results);
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return result;
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}
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/* CUDA优化的多项式计算函数 - 10阶优化版本 */
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int cuda_poly_eval_degree10(int *a, int degree, int x)
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{
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// 对于10阶多项式，我们可以使用更优化的方法
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// 使用CUDA并行计算，但针对10阶多项式进行特殊优化
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||
// 分配设备内存
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int *d_a, *d_result;
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cudaError_t err;
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// 分配内存
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err = cudaMalloc(&d_a, (degree + 1) * sizeof(int));
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||
if (err != cudaSuccess) {
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||
printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
|
||
return 0;
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||
}
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||
err = cudaMalloc(&d_result, sizeof(int));
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||
if (err != cudaSuccess) {
|
||
printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
|
||
cudaFree(d_a);
|
||
return 0;
|
||
}
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||
// 将系数从主机复制到设备
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||
err = cudaMemcpy(d_a, a, (degree + 1) * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||
if (err != cudaSuccess) {
|
||
printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
|
||
cudaFree(d_a);
|
||
cudaFree(d_result);
|
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return 0;
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||
}
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// 定义CUDA核函数
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dim3 blockDim(256);
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dim3 gridDim(1); // 只需要一个块，因为我们只需要一个结果
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// 启动核函数
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cudaPolyEvalDegree10<<<gridDim, blockDim>>>(d_a, degree, x, d_result);
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||
// 检查核函数执行错误
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err = cudaGetLastError();
|
||
if (err != cudaSuccess) {
|
||
printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
|
||
cudaFree(d_a);
|
||
cudaFree(d_result);
|
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return 0;
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}
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// 获取结果
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int result;
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err = cudaMemcpy(&result, d_result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
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if (err != cudaSuccess) {
|
||
printf("CUDA Error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
|
||
cudaFree(d_a);
|
||
cudaFree(d_result);
|
||
return 0;
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||
}
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// 释放内存
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cudaFree(d_a);
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cudaFree(d_result);
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return result;
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}
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/* CUDA核函数 - 低CPE版本 */
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__global__ void cudaPolyEvalLowCPE(int *a, int degree, int x, int *results)
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{
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int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
|
||
if (idx <= degree) {
|
||
// 计算x的幂
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int xpwr = 1;
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||
for (int i = 0; i < idx; i++) {
|
||
xpwr *= x;
|
||
}
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||
|
||
// 计算这一项的结果
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||
results[idx] = a[idx] * xpwr;
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||
}
|
||
}
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/* CUDA核函数 - 10阶优化版本 */
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||
__global__ void cudaPolyEvalDegree10(int *a, int degree, int x, int *result)
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||
{
|
||
// 使用共享内存来存储中间结果
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||
__shared__ int shared_result;
|
||
|
||
// 只有第一个线程初始化共享结果
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if (threadIdx.x == 0) {
|
||
shared_result = 0;
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||
}
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__syncthreads();
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||
// 每个线程计算一部分项
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int local_result = 0;
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int xpwr = 1;
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||
// 计算x的幂
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for (int i = 0; i < threadIdx.x; i++) {
|
||
xpwr *= x;
|
||
}
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||
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||
// 计算这一项的结果
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||
if (threadIdx.x <= degree) {
|
||
local_result = a[threadIdx.x] * xpwr;
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||
}
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||
// 使用原子操作累加结果
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atomicAdd(&shared_result, local_result);
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||
// 同步所有线程
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__syncthreads();
|
||
|
||
// 只有第一个线程将结果写回全局内存
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||
if (threadIdx.x == 0) {
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*result = shared_result;
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||
}
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||
}
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/*
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||
这个表格包含多个数组元素，每一组元素（函数名字, "描述字符串"）
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||
将你认为最好的两个实现，放在最前面。
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||
比如：
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{my_poly_eval1, "超级垃圾实现"},
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{my_poly_eval2, "好一点的实现"},
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*/
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||
peval_fun_rec peval_fun_tab[] =
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||
{
|
||
|
||
/* 第一项，应当是你写的最好CPE的函数实现 */
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||
{cuda_poly_eval_low_cpe, "CUDA optimized low CPE implementation"},
|
||
/* 第二项，应当是你写的在10阶时具有最好性能的实现 */
|
||
{cuda_poly_eval_degree10, "CUDA optimized degree 10 implementation"},
|
||
|
||
{poly_eval, "poly_eval: 参考实现"},
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||
/* 下面的代码不能修改或者删除！！表明数组列表结束 */
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||
{NULL, ""}
|
||
};
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