On 31/07/2010 01:09, Mariusz Marszałkowski wrote:
> W sumowanym wektorze są też liczby ujemne, nie można wybrać po
> prostu całego zakresu.


ok, więc nieco poważniejsze rozważania. Trzymanie w pamięci jednej
zmiennej suma do której wszystkie wątki zapisują, zupełnie się nie
skaluje. Musisz wymyśleć lepszy algorytm.

Np - w każdym wątku pętla od 0 do SIZE, wątków tyle ile kolumn. Każda
pętla tworzy histogram elementów w kolumnie. Dodatkowo (jeszcze jeden
niezależny wątek) pętla tworząca historam wektora. Na podstawie
ostatniego będziesz widział z których wierszy możesz zrezygnować z
najmniejszą stratą, na podstawie histogramów kolumn będziesz wiedział
które kolumny maję najmniejszy maksymalny element, drugi od końca itd. i
w ten sposób sobie dobierzesz minimalne wartości N i pasujący wybór
kolumn. Z perspektywy przetwarzania wielowątkowego ważne jest że w ten
sposób rozbiłeś część zadania na wiele (liczba kolumn + jeden na wektor)
niezależnych wątków wykonania z których każdy zapisuje swoje własne dane
do pamięci. Co więcej, każdy wątek bedzie później mógł niezależnie te
histogramy analizować ze stosunkowo niewielką wymianą danych między
wątkami (preferowane wiersze do utraty, przesłane z histogramu wektora
do histogramów kolumn).

Jak to się ma do CUDA? Nie wiem, bo w tym nie programuję. Ale,
skalowalność na wiele wątków (sprzętowych czy programowych) działa tylko
wtedy, jeżeli nie musisz dostępu do danych synchronizować w każdym kroku.


B.