237 lines
9.0 KiB
Plaintext
237 lines
9.0 KiB
Plaintext
#include <stdio.h>
|
||
#include <stdlib.h>
|
||
#include <limits.h>
|
||
#include <cuda_runtime.h>
|
||
#include <device_launch_parameters.h>
|
||
|
||
// Настройки эксперимента
|
||
#define USE_SHARED_MEMORY false
|
||
#define BLOCKS_COUNT 16
|
||
#define THREADS_COUNT 16 // Используется, если USE_SHARED_MEMORY == false
|
||
#define BLOCK_SIZE 4 // Используется, если USE_SHARED_MEMORY == true
|
||
#define MATRIX_SIZE 32
|
||
|
||
#define OBSTACLE_PROB 10 // Процент препятствий на полигоне
|
||
#define START_X 2 // Начальная точка
|
||
#define START_Y 2
|
||
#define FINISH_X (MATRIX_SIZE - 3) // Конечная точка
|
||
#define FINISH_Y (MATRIX_SIZE - 3)
|
||
|
||
#define INF UINT_MAX // Используем беззнаковый максимум
|
||
|
||
// Вспомогательные функции
|
||
void generate_polygon(int* P, int n) {
|
||
srand(42);
|
||
for (int i = 0; i < n*n; i++) {
|
||
P[i] = (rand() % 100 < OBSTACLE_PROB) ? -1 : 0;
|
||
}
|
||
P[START_X + START_Y * MATRIX_SIZE] = 0; // Гарантируем, что старт свободен
|
||
P[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE] = 0; // Гарантируем, что финиш свободен
|
||
}
|
||
|
||
void print_distance_map(int* P, unsigned int* dist, int n) {
|
||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
||
for (int j = 0; j < n; j++) {
|
||
int idx = i * n + j;
|
||
if (P[idx] == -1)
|
||
printf("████"); // Препятствие
|
||
else if (i == START_X && j == START_Y)
|
||
printf("S "); // Старт
|
||
else if (i == FINISH_X && j == FINISH_Y)
|
||
printf("F "); // Финиш
|
||
else if (dist[idx] == INF)
|
||
printf(". "); // Недостижимая область
|
||
else
|
||
printf("%-4u", dist[idx]); // Вывод расстояния
|
||
}
|
||
printf("\n");
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Ядро, не использующее разделяемую память
|
||
__global__ void wave_step(int* P, unsigned int* dist, int n, bool* changed) {
|
||
int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
|
||
// printf("Hello from CUDA kernel! I'm thread #%d\n", tid);
|
||
|
||
while (tid < n * n) {
|
||
int i = tid / n;
|
||
int j = tid % n;
|
||
// printf("TID = %d (real %d); i = %d; j = %d\n", tid, threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x, i, j);
|
||
|
||
if (i >= n || j >= n) return;
|
||
if (P[tid] != -1) {
|
||
unsigned int current_dist = dist[tid];
|
||
unsigned int min_dist = current_dist;
|
||
|
||
// Проверка соседей с защитой от переполнения
|
||
if (i > 0 && dist[(i-1)*n + j] != INF)
|
||
min_dist = min(min_dist, dist[(i-1)*n + j] + 1);
|
||
|
||
if (i < n-1 && dist[(i+1)*n + j] != INF)
|
||
min_dist = min(min_dist, dist[(i+1)*n + j] + 1);
|
||
|
||
if (j > 0 && dist[i*n + (j-1)] != INF)
|
||
min_dist = min(min_dist, dist[i*n + (j-1)] + 1);
|
||
|
||
if (j < n-1 && dist[i*n + (j+1)] != INF)
|
||
min_dist = min(min_dist, dist[i*n + (j+1)] + 1);
|
||
|
||
if (min_dist < current_dist) {
|
||
dist[tid] = min_dist;
|
||
*changed = true;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Каждый поток обрабатывает каждую blockDim.x * gridDim.x клетку
|
||
// printf("Increment will be: %d\n", blockDim.x * gridDim.x);
|
||
tid += blockDim.x * gridDim.x;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
__device__ void copy_block_to_shared(
|
||
int* P, unsigned int* dist, int block_row, int block_col, int[][BLOCK_SIZE] shared_block
|
||
) {
|
||
int local_row = threadIdx.x;
|
||
int local_col = threadIdx.y;
|
||
int row = local_row + block_row * BLOCK_SIZE;
|
||
int col = local_col + block_col * BLOCK_SIZE;
|
||
|
||
if (row < MATRIX_SIZE && col < MATRIX_SIZE && P[row + col * MATRIX_SIZE] != -1) {
|
||
shared_block[local_row][local_col] = dist[global_y * matrix_size + global_x];
|
||
} else {
|
||
shared_block[local_row][local_col] = -1;
|
||
}
|
||
|
||
__syncthreads(); // Ждём, пока все потоки скопируют данные
|
||
}
|
||
|
||
// Ядро, использующее разделяемую память
|
||
__global__ void wave_step_shared(int* P, unsigned int* dist, int n, bool* changed) {
|
||
int local_row = threadIdx.x;
|
||
int local_col = threadIdx.y;
|
||
|
||
__shared__ bool local_changed;
|
||
__shared__ int shared_block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
|
||
|
||
int block_index = blockIdx.x;
|
||
const int matrix_blocks_size = (MATRIX_SIZE + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
|
||
|
||
while (block_index < matrix_blocks_size * matrix_blocks_size) {
|
||
int block_row = block_index / matrix_blocks_size;
|
||
int block_col = block_index % matrix_blocks_size;
|
||
|
||
// Заполняем shared_block в разделяемой памяти
|
||
copy_block_to_shared(P, dist, block_row, block_col, shared_block);
|
||
|
||
// Тот же волновой алгоритм, но в масштабах одного блока
|
||
do {
|
||
// Обновляем флаг перед началом новой итерации
|
||
if (threadIdx.x == 0 && threadIdx.y == 0) {
|
||
local_changed = false;
|
||
}
|
||
|
||
// Избавляемся от race conditions
|
||
// (если нулевой поток отстанет, то он может невовремя сбросить флаг)
|
||
__syncthreads();
|
||
|
||
if (shared_block[local_row][local_col] != -1) {
|
||
unsigned int current_dist = dist[tid];
|
||
unsigned int min_dist = current_dist;
|
||
|
||
// Обновляем ячейку. Берём соседей из shared memory (shared_block),
|
||
// если они там есть, иначе берём из global memory (dist)
|
||
|
||
// ...
|
||
}
|
||
|
||
// Ждём, пока все потоки попробуют обновить ячейку
|
||
// и флаг будет в актуальном состоянии
|
||
__syncthreads();
|
||
} while (condition);
|
||
|
||
// Каждый блок потоков обрабатывает каждый BLOCKS_COUNT блок полигона
|
||
block_index += BLOCKS_COUNT;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
int main() {
|
||
const int n = MATRIX_SIZE;
|
||
|
||
// Инициализация полигона
|
||
int* P = (int*)malloc(n * n * sizeof(int));
|
||
generate_polygon(P, n);
|
||
|
||
// Выделение памяти на GPU
|
||
int* d_P;
|
||
unsigned int* d_dist;
|
||
bool* d_changed;
|
||
cudaMalloc(&d_P, n*n*sizeof(int));
|
||
cudaMalloc(&d_dist, n*n*sizeof(unsigned int));
|
||
cudaMalloc(&d_changed, sizeof(bool));
|
||
|
||
// Инициализация расстояний
|
||
unsigned int* dist = (unsigned int*)malloc(n*n*sizeof(unsigned int));
|
||
for (int i = 0; i < n*n; i++) dist[i] = INF;
|
||
dist[START_X + START_Y * MATRIX_SIZE] = 0; // Стартовая точка
|
||
|
||
// Копирование данных на GPU
|
||
cudaMemcpy(d_P, P, n*n*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||
cudaMemcpy(d_dist, dist, n*n*sizeof(unsigned int), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||
|
||
// Замер времени
|
||
cudaEvent_t start, stop;
|
||
cudaEventCreate(&start);
|
||
cudaEventCreate(&stop);
|
||
cudaEventRecord(start);
|
||
|
||
// Основной цикл волны
|
||
int iterations = 0;
|
||
bool changed;
|
||
do {
|
||
// printf("Wave step #%d\n", iterations);
|
||
changed = false;
|
||
cudaMemcpy(d_changed, &changed, sizeof(bool), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||
if (USE_SHARED_MEMORY) {
|
||
dim3 block(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
|
||
wave_step_shared<<<BLOCKS_COUNT, block>>>(d_P, d_dist, n, d_changed);
|
||
} else {
|
||
wave_step<<<BLOCKS_COUNT, THREADS_COUNT>>>(d_P, d_dist, n, d_changed);
|
||
}
|
||
cudaDeviceSynchronize(); // Синхронизация после ядра
|
||
cudaMemcpy(&changed, d_changed, sizeof(bool), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||
iterations++;
|
||
} while (changed && iterations < 2*n); // Защита от бесконечного цикла
|
||
|
||
// Финализация времени
|
||
cudaEventRecord(stop);
|
||
cudaEventSynchronize(stop);
|
||
float milliseconds = 0;
|
||
cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);
|
||
|
||
// Проверка результата
|
||
cudaMemcpy(dist, d_dist, n*n*sizeof(unsigned int), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||
if (dist[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE] == INF) {
|
||
printf("Path not found!\n");
|
||
} else {
|
||
printf("Success! Path length: %u\n", dist[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE]);
|
||
}
|
||
|
||
// Вывод результатов
|
||
printf("Time: %.2f ms\n", milliseconds);
|
||
printf("Matrix: %dx%d | BlocksXThreads: %dx%d | Obstacles: %d%%\n\n",
|
||
n, n, BLOCKS_COUNT, THREADS_COUNT, OBSTACLE_PROB);
|
||
|
||
if (MATRIX_SIZE <= 100)
|
||
print_distance_map(P, dist, MATRIX_SIZE);
|
||
|
||
// Освобождение памяти
|
||
free(P);
|
||
free(dist);
|
||
cudaFree(d_P);
|
||
cudaFree(d_dist);
|
||
cudaFree(d_changed);
|
||
cudaEventDestroy(start);
|
||
cudaEventDestroy(stop);
|
||
|
||
return 0;
|
||
} |