supercomputers/kernel.cu

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>

#define BLOCKS_COUNT 16
#define THREADS_COUNT 16
#define MATRIX_SIZE 32
#define OBSTACLE_PROB 10
#define START_X 2
#define START_Y 2
#define FINISH_X (MATRIX_SIZE - 3)
#define FINISH_Y (MATRIX_SIZE - 3)

#define INF UINT_MAX // Используем беззнаковый максимум

void generate_polygon(int* P, int n) {
    srand(42);
    for (int i = 0; i < n*n; i++) {
        P[i] = (rand() % 100 < OBSTACLE_PROB) ? -1 : 0;
    }
    P[START_X + START_Y * MATRIX_SIZE] = 0;   // Гарантируем, что старт свободен
    P[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE] = 0; // Гарантируем, что финиш свободен
}

void print_distance_map(int* P, unsigned int* dist, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            int idx = i * n + j;
            if (P[idx] == -1) 
                printf("████"); // Препятствие
            else if (i == START_X && j == START_Y) 
                printf("S   "); // Старт
            else if (i == FINISH_X && j == FINISH_Y) 
                printf("F   "); // Финиш
            else if (dist[idx] == INF) 
                printf(".   "); // Недостижимая область
            else 
                printf("%-4u", dist[idx]); // Вывод расстояния
        }
        printf("\n");
    }
}

__global__ void wave_step(int* P, unsigned int* dist, int n, bool* changed) {
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    // printf("Hello from CUDA kernel! I'm thread #%d\n", tid);

    while (tid < n * n) {
        int i = tid / n;
        int j = tid % n;
        // printf("TID = %d (real %d); i = %d; j = %d\n", tid, threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x, i, j);

        if (i >= n || j >= n) return;
        if (P[tid] != -1) {
            unsigned int current_dist = dist[tid];
            unsigned int min_dist = current_dist;

            // Проверка соседей с защитой от переполнения
            if (i > 0 && dist[(i-1)*n + j] != INF) 
                min_dist = min(min_dist, dist[(i-1)*n + j] + 1);
            
            if (i < n-1 && dist[(i+1)*n + j] != INF) 
                min_dist = min(min_dist, dist[(i+1)*n + j] + 1);
            
            if (j > 0 && dist[i*n + (j-1)] != INF) 
                min_dist = min(min_dist, dist[i*n + (j-1)] + 1);
            
            if (j < n-1 && dist[i*n + (j+1)] != INF) 
                min_dist = min(min_dist, dist[i*n + (j+1)] + 1);

            if (min_dist < current_dist) {
                dist[tid] = min_dist;
                *changed = true;
            }
        }

        // Каждый поток обрабатывает каждую blockDim.x * gridDim.x клетку
        // printf("Increment will be: %d\n", blockDim.x * gridDim.x);
        tid += blockDim.x * gridDim.x;
    }
}

int main() {
    const int n = MATRIX_SIZE;

    // Инициализация полигона
    int* P = (int*)malloc(n * n * sizeof(int));
    generate_polygon(P, n);

    // Выделение памяти на GPU
    int* d_P;
    unsigned int* d_dist;
    bool* d_changed;
    cudaMalloc(&d_P, n*n*sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_dist, n*n*sizeof(unsigned int));
    cudaMalloc(&d_changed, sizeof(bool));

    // Инициализация расстояний
    unsigned int* dist = (unsigned int*)malloc(n*n*sizeof(unsigned int));
    for (int i = 0; i < n*n; i++) dist[i] = INF;
    dist[START_X + START_Y * MATRIX_SIZE] = 0; // Стартовая точка

    // Копирование данных на GPU
    cudaMemcpy(d_P, P, n*n*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_dist, dist, n*n*sizeof(unsigned int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // Замер времени
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);
    cudaEventRecord(start);

    // Основной цикл волны
    int iterations = 0;
    bool changed;
    do {
        // printf("Wave step #%d\n", iterations);
        changed = false;
        cudaMemcpy(d_changed, &changed, sizeof(bool), cudaMemcpyHostToDevice);
        wave_step<<<BLOCKS_COUNT, THREADS_COUNT>>>(d_P, d_dist, n, d_changed);
        cudaDeviceSynchronize(); // Синхронизация после ядра
        cudaMemcpy(&changed, d_changed, sizeof(bool), cudaMemcpyDeviceToHost);
        iterations++;
    } while (changed && iterations < 2*n); // Защита от бесконечного цикла

    // Финализация времени
    cudaEventRecord(stop);
    cudaEventSynchronize(stop);
    float milliseconds = 0;
    cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);

    // Проверка результата
    cudaMemcpy(dist, d_dist, n*n*sizeof(unsigned int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (dist[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE] == INF) {
        printf("Path not found!\n");
    } else {
        printf("Success! Path length: %u\n", dist[FINISH_X + FINISH_Y * MATRIX_SIZE]);
    }

    // Вывод результатов 
    printf("Time: %.2f ms\n", milliseconds);
    printf("Matrix: %dx%d | BlocksXThreads: %dx%d | Obstacles: %d%%\n\n", 
           n, n, BLOCKS_COUNT, THREADS_COUNT, OBSTACLE_PROB);

    if (MATRIX_SIZE <= 100)
        print_distance_map(P, dist, MATRIX_SIZE);

    // Освобождение памяти
    free(P);
    free(dist);
    cudaFree(d_P);
    cudaFree(d_dist);
    cudaFree(d_changed);
    cudaEventDestroy(start);
    cudaEventDestroy(stop);

    return 0;
}