CUDA

Uma aplicação interessante é o algoritmo de produto escalar entre dois vetores X e Y de tamanho N. O produto escalar é o somatório dos produtos dos elementos de mesmo índice, exemplo:

ProdutoEscalar = x[0]*y[0] + x[1]*y[1] + ... + x[n]*y[n]

CUDA pode paralelizar o somatório dos produtos como mostrado por VASCONCELLOS.

            

              
int main(){

      cudaMalloc((void**) &d_A, mem_size);                                 //alocação da memória
      cudaMalloc((void**) &dev, sizeof(unsigned int));                     //na GPU

      cudaMemcpy(d_A, h_A, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice);              //Cópia dos dados
      cudaMemcpy(d_B, h_B, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice);              //para a mem. da GPU

      mult<<>>(d_C, d_A, d_B);                                             //Execução do
      soma<<>>(d_C, d_Result);                                             //código

      cudaMemcpy(host, dev, sizeof(unsigned int), cudaMemcpyDeviceToHost); //Liberação da
      cudaFree(d_A);                                                       //memória da GPU
}

__global__ void mult(unsigned int* C, unsigned int* A, unsigned int* B) {  // kernel
      int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;                       //funções executadas
      C[i] = A[i] * B[i];                                                  //pelo GPU, chamada
}                                                                          //pela CPU

__global__ void soma(unsigned int* C, unsigned int* total) {               //kernel
      unsigned int tid = threadIdx.x;
      unsigned int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

__shared__ unsigned int x[VECTOR_LENGTH/THREAD_BLOCKS];                    //declara vetor compartilhado
      x[tid] = C[i];
__syncthreads();                                                           //sincroniza as threads

for(int s=blockDim.x/2; s>0; s=s/2) {
      if(tid < s) x[tid] += x[tid + s];
      __syncthreads();                                                     //sincroniza as threads
}

if (tid == 0)
      atomicAdd(total, x[0]);
}