add hw

Author: archibate

CMakeLists.txt

@@ -1,9 +1,14 @@
 cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
-project(hellocmake LANGUAGES CXX)
 
 set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
+set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17)
 if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
     set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)
 endif()
+# 如果需要指定显卡版本号的话：
+# set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 52)
 
-add_executable(main main.cpp)
+project(hellocmake LANGUAGES CXX CUDA)
+
+add_executable(main main.cu)
+target_include_directories(main PUBLIC include)

README.md

@@ -24,13 +24,13 @@
 
 ## 作业要求
 
-修改 main.cpp，改良其中的矩阵系列函数，回答注释中的问题，并通过 `main()` 函数中的基本测试。
+修改 main.cpp，改良其中的各个核函数，回答注释中的问题，并通过 `main()` 函数中的基本测试。
 测试的结果和你的优化思路，请填到 ANSWER.md。
 
 温馨提示：如果用了 IDE，记得统一开启 Release 模式来比较性能。
 
 ## 关于内卷
 
-如果你把矩阵转置改成了基于 `_mm_shuffle_ps` 的，或是用了莫顿序存储矩阵：
+如果你把 `filter_positive` 改成了基于 BLS 优化的 `exclusive_scan` 的，或是用了 `thrust` 的 `vector` 和模板函数：
 只要是在 **满足作业要求的基础** 上，这是件好事！
 老师会酌情加分，视为“独特的创新点”，但最多不超过 20 分。

include/CudaAllocator.h

@@ -0,0 +1,31 @@
+#pragma once
+
+#include <cstddef>
+#include <utility>
+#include <cuda_runtime.h>
+#include "helper_cuda.h"
+
+template <class T>
+struct CudaAllocator {
+    using value_type = T;
+
+    T *allocate(size_t size) {
+        T *ptr = nullptr;
+        checkCudaErrors(cudaMallocManaged(&ptr, size * sizeof(T)));
+        return ptr;
+    }
+
+    void deallocate(T *ptr, size_t size = 0) {
+        checkCudaErrors(cudaFree(ptr));
+    }
+
+    template <class ...Args>
+    void construct(T *p, Args &&...args) {
+        if constexpr (!(sizeof...(Args) == 0 && std::is_pod_v<T>))
+            ::new((void *)p) T(std::forward<Args>(args)...);
+    }
+
+    constexpr bool operator==(CudaAllocator<T> const &other) const {
+        return this == &other;
+    }
+};