Wie man Polymorphismus in CUDA verwendet

Question

Ich portiere etwas Physiksimulationscode von C++ zu CUDA.

Der fundamentale Algorithmus kann verstanden werden als: Anwenden eines Operators auf jedes Element eines Vektors. In Pseudo-Code kann eine Simulation die folgenden Kernel-Aufruf enthalten:

apply(Operator o, Vector v){ 
    ... 
} 

Zum Beispiel:

apply(add_three_operator, some_vector) 

würde in dem Vektor zu jedem Element drei hinzuzufügen.

In meinem C++ Code habe ich eine abstrakte Basisklasse Operator, mit vielen verschiedenen konkreten Implementierungen. Die wichtige Methode ist Klasse Operator { virtuelle Doppeloperation (Doppel x) = 0; Operator komponieren (Operator lo, Operator ro); ... }

Die Implementierung für AddOperator könnte wie folgt aussehen:

class AddOperator : public Operator{ 
    private: 
     double to_add; 
    public: 
     AddOperator(double to_add): to_add(to_add){} 
     double operator(double x){ 
      return x + to_add; 
     } 
}; 

Operator-Klasse verfügt über Methoden zur Skalierung und konkrete Implementierungen von Operator zu komponieren. Diese Abstraktion ermöglicht es mir, einfach "Blattoperatoren" zu allgemeineren Transformationen zusammenzufassen.

Zum Beispiel:

apply(compose(add_three_operator, square_operator), some_vector); 

füge hinzu, drei dann jedes Element des Vektors Quadrat.

Das Problem ist, dass CUDA virtuelle Methodenaufrufe im Kernel nicht unterstützt. Mein aktueller Gedanke ist es, Vorlagen zu verwenden. Dann werden Kernelaufrufe ungefähr wie folgt aussehen:

apply<Composition<AddOperator,SquareOperator>> 
    (compose(add_three_operator, square_operator), some_vector); 

Irgendwelche Vorschläge?

Answer 1

So etwas wie dies vielleicht ...

template <class Op1, class Op2> 
class Composition {...} 

template <class Op1, class Op2> 
Composition<Op1, Op2> compose(Op1& op1, Op2& op2) {...} 

template<class C> 
void apply(C& c, VecType& vec){...}