(edu-practice-execution)= # 配列と並列ループの実習 {ref}`第 7 章 `で学んだ配列、View、`for_each`、`reduce` を使い、次の 3 つのプログラムを順に作ります。 まず CPU（`backend::Host`）で 3 つとも作ります。 {ref}`第 9 章 `を読んで GPU を使える段階になったら、同じソースを CUDA でも動かします。 1. {ref}`ベクトル加算 ` — 配列を確保し、`for_each` で各要素を計算して、結果をホスト側の配列で確かめます。 2. {ref}`縮約 ` — `reduce` で配列の二乗和と最大値を求めます。 3. {ref}`1 次元移流 ` — ゴーストセルと周期境界、更新前後の 2 つの配列を使って時間発展を計算します。 `main.cpp` と `CMakeLists.txt` は自分で書きます。 MISO 本体のビルドやデモの実行は必要ありません。 ## CMake の設定 {ref}`第 1 章 `の「自分のプログラムから MISO を使う最小の CMake 設定」を使います。 `add_subdirectory` で MISO の `miso/` を読み込み、自分の実行ファイルに `MISO::MISO` をリンクする設定です。 MISO の場所は、CMake を実行するときに `-DMISO_DIR=/path/to/MISO` で渡します（`/path/to/MISO` は自分が MISO を置いた場所に置き換えます）。 ```bash cmake -S . -B build -DMISO_DIR=/path/to/MISO cmake --build build -j ./build/vector_add ``` 3 つの課題は、1 つの `CMakeLists.txt` に実行ファイルを 3 つ並べても、課題ごとにフォルダを分けてもかまいません。 `MISO::MISO` をリンクすると MPI と yaml-cpp もリンクされますが、この実習で読み込むヘッダは MPI を使わないので、`mpiexec` なしで実行できます。 ## 使うヘッダ `` はすべての共通ヘッダをまとめて読み込みますが、この実習では使う機能のヘッダだけを読み込みます。 | 機能 | ヘッダ | |---|---| | 1 次元の配列 `Array1D` と `Array1DView` | `` | | `Range1D`, `for_each`, `reduce`, `MISO_LAMBDA` | `` | | `util::sin`, `util::exp`, `util::fmod`, `util::fmax` などの数学関数 | `` | 名前空間は、MISO のデモと同じく `using namespace miso;` と書いてよいです。 ## GPU へ切り替えられる書き方 後で同じソースを CUDA でも動かすために、次の 2 点を守って書きます。 **計算する場所を 1 か所で決めます。** `backend::Host` を何か所にも書かずに、型の別名 `Backend` を 1 つ用意して使います。 ```cpp #ifdef __CUDACC__ using Backend = backend::CUDA; #else using Backend = backend::Host; #endif ``` `__CUDACC__` は CUDA のコンパイラがコンパイルするときだけ定義されます（{ref}`第 7 章 `の `MISO_LAMBDA`）。 CPU のビルドでは `Backend` は `backend::Host` です。 配列は `Array1D`、ループは `for_each(Backend{}, ...)` と書きます。 **結果はホスト側の配列へ写してから読みます。** GPU に置いた配列は、CPU のループから直接読めません。 結果を確かめるときは、`Array1D` を別に用意し、`copy_from` で写してから読みます。 ```cpp Array1D h(n); h.copy_from(z); // copy the elements of z to h ``` CPU のビルドでは `z` もホスト側にあるので、`copy_from` はただのコピーです。 CUDA のビルドでは、同じ 1 行が GPU から CPU への転送になります（{ref}`第 9 章 `）。 ```{toctree} :hidden: :maxdepth: 1 01_vector_add 02_reduction 03_advection_1d ```