C++：逐项评估自己的数学函数（函数数组，如多维分析）

Question

你好， 我想评估一个数学函数（用户定义），它在 C++ 中返回一个数组中的几个值（这个函数是一个基于向量的函数 f:R^n->R^m，具有 n 个输入坐标和 m 个输出函数）在 C++ 中参数，例如：

double *my_func(const mxArray *point)
{
    double *dat = mxGetPr(point);
    double *vals = new double[ 3 ];

    vals[0] = dat[0]*dat[0]*dat[0]*dat[0]*dat[0];
    vals[1] = sin(dat[0])*dat[1]*dat[2]*dat[2]*cos(dat[1]);
    vals[2] = exp(dat[0])*sin(dat[0])*dat[3];

    double *pnt = vals; 
    return pnt;
}

目前我在 CPU 上执行此操作。所以我调用了一次函数并返回一个包含所有函数值的数组。因为我现在想在 GPU 上并行化它，所以我考虑了如何去做。

我认为在每个线程中完全评估 my_func() 会有点愚蠢，因为每个线程都会计算整个函数数组。 这是正确的假设吗？

是否有任何方法可以轻松地仅计算函数数组的第 n 个元素并返回它，以便 5 个线程可以轻松地并行计算函数数组，而不是一个 CPU 完全“单独”计算它？

我能想到的唯一方法是：

double my_func0(const mxArray *point)
{
    double *dat = mxGetPr(point);
    return dat[0]*dat[0]*dat[0]*dat[0]*dat[0];
}
double my_func1(const mxArray *point)
{
    double *dat = mxGetPr(point);
    return sin(dat[0])*dat[1]*dat[2]*dat[2]*cos(dat[1]);
}
double my_func2(const mxArray *point)
{
    double *dat = mxGetPr(point);
    return exp(dat[0])*sin(dat[0])*dat[3];
}

etc... 但这对于以后使用该程序的用户来说是相当“不舒服”的，因为如果他想扩展函数数组而不是仅仅适应一个单一的 C++，他总是必须创建新的 C++ 函数-功能。另一个问题是：我必须动态调用函数，因为函数的数量是“动态的”，因此我必须调用 my_func_%%i%% 并且不知道这是否是一个好方法...所以问题是是否有更好的方法来处理这个问题？

Answer 1

当您说“user_defined”时，我认为您的意思是其他人写了my_func()，然后您的代码调用了它？

如果是这种情况，请考虑并行运行多次对my_func() 的调用，而不是尝试分解函数。这意味着编写my_func() 的人只需要编写一个函数，您将负责委派多个调用，确保它们有正确的数据可以处理，并收集结果。

根据评论更新

在您的情况下，如果计算vals 的每个成员所需的操作不同，那么用户要么必须通过所需的索引参数化my_func()；正如您建议的double my_func(const mxArray *point, const unsigned & index)，请注意它现在如何返回单个双精度值，而不是整个结果数组。或者为每个索引提供不同的my_func()； double my_func_n(const mxArray *point).

然后，您可以从任意数量的不同线程调用此函数或一组函数，并获得一个结果以供进一步计算。我们忽略了许多并发问题，但与同时读取/写入数据有关，需要考虑。

一般多任务处理建议

在使用 GPU 进行多任务处理之前，请先了解一下 CPU 上的标准多线程处理（我推荐 Boost Thread Libraries 来提供帮助：http://www.boost.org/）。一旦您了解了线程是如何创建和使用的，您可能会更好地了解您可以使用它们做什么以及如何去做。

如果您将数学函数应用于非常大的矩阵或向量，并且可以使用某些图形函数的硬件实现来获得数学结果，那么使用 GPU 进行多任务处理会变得更加有用。还有更多的库支持 GPGPU（通用 GPU）编程，例如 OpenCL、Nvidia 的 CUDA 或 ATI 的 Stream。看看这些库提供了什么，让您了解它们对您的情况的适用程度。