cuda，pycuda - 如何編寫複數 - 錯誤：class「cuComplex」沒有會員「我」

Question

我在使用複數cuda，pycuda時遇到了困難。

我有這個在C：

#include <complex> 
typedef std::complex<double> cmplx; 
.... 
cmplx j(0.,1.); 

此外，在相同的代碼：

#include <boost/python.hpp> 
#include <boost/array.hpp> 
... 
typedef std::vector< boost::array<std::complex<double>,3 > > ComplexFieldType; 
typedef std::vector< boost::array<double,3> > RealFieldType; 
... 
__global__ void compute(RealFieldType const & Rs,ComplexFieldType const & M,..) 
... 

我怎樣才能將它轉換爲與pycuda使用它呢？ I（根據書的CUDA通過實例'）試圖某事像這樣：

struct cuComplex { 
    float real; 
    float imag; 
    cuComplex(float a,float b): real(a),imag(b){} 
    cuComplex operator *(const cuComplex& a) { 
    return cuComplex(real*a.real -imag*a.imag ,imag*a.real +real*a.imag); 
    } 
cuComplex operator +(const cuComplex& a) { 
    return cuComplex(real+a.real ,imag+a.imag); 
    }; 

cuComplex j(0.,1.); //instead of cmplx j(0.,1.); 

__global__ void compute(float *Rs,cuComplex * M,..) //instead of RealFieldType const & Rs,ComplexFieldType const & M 
.... 

一些I採取錯誤是：

數據成員的初始值是不允許的

此聲明沒有存儲類別或類型說明符

謝謝！

-------------------- -EDIT- --------------------- ------------------------

我做了以下使用#include <pycuda-complex.hpp>（相對於上圖）：

pycuda::complex<float> cmplx; 

cmplx j(0.,1.); 

和作爲爲typedef std::vector< boost::array<std::complex<double>,3 > > ComplexFieldType;

和ComplexFieldType const & M，全局函數裏面， 我嘗試了 「浮動* M」 或 「CMPLX * M」。

到現在爲止，我得到錯誤：

變量 「CMPLX」 不是一個類型名稱

如果我使用pycuda ::複雜CMPLX; ，然後我得到：

標識符 「CMPLX」 未定義

名後加 「::」 必須是類或命名空間名稱

另外：

表達式必須具有指針對象類型（但也許這是來自代碼的另一部分）

Answer 1

真的不清楚你實際上想要做什麼（如果你真的瞭解自己），而且隨着編輯和評論的推出，問題會越來越混亂。但要擴大安德烈亞斯的回答一點，這裏是CUDA代碼，使用正確的pycuda天然複合型的簡單，編譯片：

#include <pycuda-complex.hpp> 

template<typename T> 
__global__ void kernel(const T * x, const T *y, T *z) 
{ 
    int tid = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; 

    z[tid] = x[tid] + y[tid]; 
} 


typedef pycuda::complex<float> scmplx; 
typedef pycuda::complex<double> dcmplx; 

template void kernel<float>(const float *, const float *, float *); 
template void kernel<double>(const double *, const double *, double *); 
template void kernel<scmplx>(const scmplx *, const scmplx *, scmplx *); 
template void kernel<dcmplx>(const dcmplx *, const dcmplx *, dcmplx *); 

這給你一個微不足道的內核和編譯的單，雙實數和複數形式與NVCC是這樣的：

$ nvcc -arch=sm_20 -Xptxas="-v" -I$HOME/pycuda-2011.1.2/src/cuda -c scmplx.cu 
ptxas info : Compiling entry function '_Z6kernelIN6pycuda7complexIdEEEvPKT_S5_PS3_' for 'sm_20' 
ptxas info : Used 12 registers, 44 bytes cmem[0], 168 bytes cmem[2], 4 bytes cmem[16] 
ptxas info : Compiling entry function '_Z6kernelIN6pycuda7complexIfEEEvPKT_S5_PS3_' for 'sm_20' 
ptxas info : Used 8 registers, 44 bytes cmem[0], 168 bytes cmem[2] 
ptxas info : Compiling entry function '_Z6kernelIdEvPKT_S2_PS0_' for 'sm_20' 
ptxas info : Used 8 registers, 44 bytes cmem[0], 168 bytes cmem[2] 
ptxas info : Compiling entry function '_Z6kernelIfEvPKT_S2_PS0_' for 'sm_20' 
ptxas info : Used 4 registers, 44 bytes cmem[0], 168 bytes cmem[2] 

也許這正好要想辦法回答你的問題....

Answer 2

使用

#include <pycuda-complex.hpp> 

{ 
    pycuda::complex<float> x(5, 17); 
} 

相同的接口，std::complex<>，實際上從該版本的STLport衍生。