Итоговая производительность.... за пределами ожиданий. С учетом того, что в GPU передан расчет трансцендентных функций, обработать в сумме 100М точек за 1,2 секунды для CPU нереально. Принципиальный вопрос, конечно, в том, что на GPU такое могло и не лечь... но оно легло!

Итак, если функция в CUDA SDK вот такая:
[code]//MacVectorsCuda(const double* data, unsigned long long int datasize, const double* wav, unsigned long long int num_threads, double* w ) [/code]
.. то на Ирбисе она вызывается вот так.

[code]x[] data[]+ wavsize
wav[] data[]+ GPU_threads
wav_res[] data[]+
hWav invokelong5 [/code]

data[]+ нужно, чтобы сделать поправку на расположение в памяти области данных форт-машины. Ее ноль - это в действительности какое-то смещение в памяти данных процесса.

Но быстро работает...

Сразу можно отметить, что никакого программирования GPU непосредственно на Форте и не предполагалось. Обычный CUDA SDK, но при этом функции компилируются в dll, экспортируются (как stdcall), что дает возможность подключить это все к Irbis. Пришлось еще добавить long long int, чтобы состыковать все с 64-битной форт-машиной (и абсолютные адреса уже за границей 32 бит). Зато теперь можно аккуратно передавать все в GPU.

Подключается примерно так:

[code]int hCuda
int hAdd
int hInfo

"CUDADllStat.dll" loadlibrary to hCuda
hCuda "addVectorsCuda" getprocaddress to hAdd
hCuda "InfoCuda" getprocaddress to hInfo

// addVectorsCuda(long long int* c, const long long int* a, const long long int* b, unsigned long long int size)

"Dll address " print hCuda . cr
"Function add " print hAdd . cr
"Function info " print hInfo . cr

hInfo invoke . cr

create a[] 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ,
create b[] 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ,
create c[] 5 cells allot

"Running vectors addition on GPU..." print cr

c[] data[]+ a[] data[]+ b[] data[]+ 5 hAdd invokelong4 [/code]

С выводом:

[code]Dll address 140714923982848
Function add 140714924032128
Function info 140714924032112
55
Running vectors addition on GPU...
3
6
9
12
15 [/code]