]> AND Private Git Repository - book_gpu.git/blob - BookGPU/Chapters/chapter19/code.cu
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
new ch5 reread
[book_gpu.git] / BookGPU / Chapters / chapter19 / code.cu
1 // compute y = B*x (B is stored in SCOO formats [ cols, rows, values, 
2 //offsets, numPacks, numRows ])
3 // LANE_SIZE = 2^k
4 // NUM_ROWS_PER_SLICE is computed based on sparsity
5 template <const uint32_t THREADS_PER_BLOCK, const uint32_t NUM_ROWS_PER_SLICE, const uint32_t LANE_SIZE>
6 __global__ void
7 sliced_coo_kernel(
8                 const uint32_t numRows,
9                 const uint32_t numPacks,
10                 const uint32_t * cols,
11                 const uint16_t * rows,
12                 const float * values,
13                 const uint32_t * offsets,
14                 const float * x,
15                       float * y)
16 {
17     // ~ threadIdx.x % LANE_SIZE
18          const int thread_lane = threadIdx.x & (LANE_SIZE-1); 
19                 
20     const int row_lane = threadIdx.x/(LANE_SIZE);
21
22     __shared__ float sdata[NUM_ROWS_PER_SLICE][LANE_SIZE];
23
24     const uint32_t packNo=blockIdx.x;
25     const uint32_t limit = ( (packNo==numPacks-1)?((numRows-1)%NUM_ROWS_PER_SLICE)+1:NUM_ROWS_PER_SLICE );
26
27     const uint32_t begin = offsets[packNo];
28     const uint32_t end = offsets[packNo+1];
29     for(int i=row_lane; i<limit; i+=THREADS_PER_BLOCK/LANE_SIZE)
30         sdata[i][thread_lane] = 0;
31
32     __syncthreads();
33
34     for(int32_t index=begin+threadIdx.x; index<end; index+=THREADS_PER_BLOCK){
35         const uint32_t col = cols[index];
36         const uint16_t row = rows[index];
37         const float value = values[index];
38
39         // fetch x[col] from texture cache
40         const float input = fetch_x(col, x) * value;
41         atomic_add(&sdata[row][thread_lane], input);
42     }
43
44     __syncthreads();
45
46     // Parallel reduction 
47     // Sum of row i is available in column i%LANE_SIZE
48     for (uint32_t i=row_lane; i<limit; i+=THREADS_PER_BLOCK/LANE_SIZE) {
49         float *p = sdata[i];
50         int des = (thread_lane+i) & (LANE_SIZE-1);
51
52         // assuming lane size <= 32
53         if (LANE_SIZE>16 && thread_lane<16) 
54             p[des]+=p[(des+16)&(LANE_SIZE-1)]; __syncthreads();
55         if (LANE_SIZE>8 && thread_lane<8) 
56             p[des]+=p[(des+8)&(LANE_SIZE-1)]; __syncthreads();
57         if (LANE_SIZE>4 && thread_lane<4) 
58             p[des]+=p[(des+4)&(LANE_SIZE-1)]; __syncthreads();
59         if (LANE_SIZE>2 && thread_lane<2) 
60             p[des]+=p[(des+2)&(LANE_SIZE-1)]; __syncthreads();
61         if (LANE_SIZE>1 && thread_lane<1) 
62             p[des]+=p[(des+1)&(LANE_SIZE-1)]; __syncthreads();
63     }
64
65     __syncthreads();
66     const uint32_t actualRow = packNo * NUM_ROWS_PER_SLICE;
67
68     for(int r = threadIdx.x; r < limit; r+=THREADS_PER_BLOCK)
69         y[actualRow+r] = sdata[r][thread_lane];
70 }