在GPU上計算平方歐幾里得距離矩陣

讓p爲第一組位置的矩陣，其中每行給出特定點的座標。類似地，讓q是第二組位置的矩陣，其中每行給出特定點的座標。在GPU上計算平方歐幾里得距離矩陣

然後公式成對平方歐氏距離爲：

k(i,j) = (p(i,:) - q(j,:))*(p(i,:) - q(j,:))',

其中p(i,:)表示矩陣p的i行，第p'表示的p轉置。

我想在C++中使用支持CUDA的GPU（NVidia Tesla）計算矩陣k。我擁有支持GPU的OpenCV v.2.4.1，但我可以使用其他替代方法，如Thrust庫。不過，我對GPU編程不太熟悉。你能建議一種有效的方法來完成這項任務嗎？我應該使用哪些C++庫？

來源

2012-06-25 Alexey

順便說一下，你正在計算歐幾里得距離的平方... – Pedro

@Pedro：我想這就是爲什麼它被描述爲「成對*平方*歐幾里德距離」（強調我的）..... 。 – talonmies

@talonmies：是的，通過編輯時間戳的外觀，它只是與我的評論重疊。 – Pedro

該問題看起來很簡單，足以使圖書館過度殺傷。

不知道的i和j的範圍內，我建議你的分區k成每32個線程，並在每個塊多塊，計算

float sum, myp[d]; 
int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; 
for (int kk = 0 ; kk < d ; kk++) 
    myp[kk] = p(i,kk); 
for (j = blockIdx.y*blockDim.y ; j < (blockIdx.y+1)*blockDim ; j++) { 
    #pragma unroll 
    for (sum = 0.0f , int kk = 0 ; kk < d ; kk++) { 
     temp = myp[kk] - q(j,kk); 
     sum += temp*temp; 
     } 
    k(i,j) = sum; 
    }

在那裏我假設你的數據有d尺寸和寫作p(i,k),q(j,k)和k(to mean an access to a two-dimensional array. I also took the liberty in assuming that your data is of type浮動`。

請注意，根據k的存儲方式，例如，行主要或列主要，您可能想循環每個線程i而不是合併寫入到k。

來源

2012-06-25 20:35:13 Pedro

感謝cuda c代碼！我有一個OpenCV庫（我使用它）支持GPU矩陣操作，所以可以先嚐試一下。 – Alexey

在GPU上計算平方歐幾里得距離矩陣

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