python - 使用pycuda(lerp)进行线性插值

我是一个刚接触pyCUDA的休闲pythonista。我试图弄清楚如何使用pyCUDA实现线性插值（lerp）。 CUDA CG功能为：http://http.developer.nvidia.com/Cg/lerp.html

我的最终目标是根据一组加权随机点在pycuda中进行双线性插值。我从来没有为此编写C或CUDA程序，并且正在学习。

这是我走了多远：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import pycuda.compiler as comp

lerpFunction = """__global__ float lerp(float a, float b, float w)
{
    return a + w*(b-a);
}"""

mod = comp.SourceModule(lerpFunction) # This returns an error telling me a global must return a void. :(

任何帮助都太棒了！

最佳答案

错误消息非常明显-CUDA内核无法返回值，必须将其声明为void，并且将可修改的参数作为指针传递。将lerp实现声明为这样的设备函数会更有意义：

__device__ float lerp(float a, float b, float w)
{
    return a + w*(b-a);
}

然后从内核内部为每个需要插值的值调用。您的lerp函数缺少很多“基础结构”，无法用作有用的CUDA内核。



编辑：沿着同一行的真正基本内核可能看起来像这样：

__global__ void lerp_kernel(const float *a, const float *b, const float w, float *y)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x; // unique thread number in the grid
    y[tid] = a[tid] + w*(b[tid]-a[tid]);
}

关于python - 使用pycuda(lerp)进行线性插值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/8751310/