最近在看CUDA，剛好有一個類似的項目，就拿來練練手。

項目地址：github.com/Sanzona/Bellman-Ford

Bellman Ford

Bellman Ford是求最短路的算法，可以處理帶有負(fù)邊的圖，也可以用來判斷負(fù)環(huán)。
算法的主要思想是：每次遍歷所有的邊并更新每條邊相鄰的點，遍歷N-1次后就可以得到源點到其他點的最短路，對于N個點的圖任意兩點的最短路徑長度不超過N-1。

CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算架構(gòu)），是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構(gòu)，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題。
硬件層面分為：SP(streaming processor)、SM(streaming multiprocessor)。
軟件層面分為：grid、block、thread、wrap。

streaming processor

sp是CUDA最基本的處理單元，又稱為CUDA core。

streaming multiprocessor

SM由多個SP組成，SM中包括wrap scheduler、register、shared memory等，CUDA將register和shared memory分配個SM中的threads，SM中的資源數(shù)決定了SM中active wrap的個數(shù)。

grid、block、thread、wrap

grid、block、thread、wrap是CUDA編程上的概念，方便程序設(shè)計。
每個kernel函數(shù)都會運行在GPU的一個Grid上。

Grid包含多個Blocks，每個Grid一共有三個維度。

Block包含多個threads，每個Block同樣有三個維度，Block內(nèi)部的thread可以通過shared
memory通信和同步，不同Block之間的thread互不干擾。

wrap是GPU執(zhí)行時的調(diào)度單位，wrap由32個thread組成，每個wrap在同一時刻執(zhí)行相同的指令（SIMT），wrap的切換沒有開銷，不需要保存上下文。

thread是最小的執(zhí)行單位，每個thread有自己的程序計數(shù)器和狀態(tài)寄存器。

SIMT

gpu分配多個thread執(zhí)行kernel函數(shù)，這些thread以32個為一組分成多個wrap，這些wrap輪流進(jìn)入SM執(zhí)行相同過的指令。

設(shè)計思路

relaxWithGridStride()：對應(yīng)Bellman-Ford的松弛操作。
updateDistanceWithGridStride()：更新松弛操作的結(jié)果。
updatePredWithGridStride()：在Bellman-Ford完成之后求前驅(qū)節(jié)點。

其他

在多線程更新dis數(shù)組和pred數(shù)組時，會出現(xiàn)時序競態(tài)的問題，原項目作者沒有考慮完全，我在他的基礎(chǔ)上將atomicExch()改為atomicMin()這樣可以保證多線程下dis的正確性，但是仍然不能保證pred更新的正確性，因為沒有找到合適的CUDA lock unlock的寫法，所以我把前驅(qū)節(jié)點的計算放到Bellman-Ford完成之后再進(jìn)行，同時也減少了運行的時間。

參考文獻(xiàn)

Bellman–Ford algorithm
sengorajkumar/gpu_graph_algorithms
Bellman-Ford Single Source Shortest Path Algorithm on GPU using CUDA

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用CUDA实现Bellman-Ford的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。