Линейная интерполяция с использованием pycuda (lerp)

Question

Я - рекреационная питонистка, которая только что попала в pyCUDA. Я пытаюсь выяснить, как реализовать линейную интерполяцию (lerp) с помощью pyCUDA. Функция CUDA CG: http://http.developer.nvidia.com/Cg/lerp.html

Моя конечная цель - билинейная интерполяция в pycuda из набора взвешенных случайных точек. Я никогда не программировал C, или CUDA в этом отношении, и я учусь, когда я иду.

Это как далеко я получил:

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. :(

Любая помощь на это было бы здорово!

Answer 1

Сообщение об ошибке довольно явное - ядра CUDA не могут возвращать значения, они должны быть объявлены void и модифицируемые аргументы переданы как указатели. Это имело бы больше смысла для вашей реализации лерпа быть объявлена ​​как функция устройства, как это:

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

, а затем вызывается из внутри ядра для каждого значения, которое требует интерполяции. У вашей функции lerp не хватает много «инфраструктуры», чтобы быть полезным ядром CUDA.

---

EDIT: на самом деле основное ядро ​​по той же схеме может выглядеть примерно так:

__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]); 
}