关于#pragma unroll循环展开的问题

加速计算 CUDA
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在如下代码中：
#pragma unroll
for( int offset = 1 ; offset < 4; offset *= 2 )
{
int n = __shfl_up( num_pts, offset, 4);
if( lane_id >= offset )
num_pts += n;
}
if( lane_id < 4) s_num_pts[warp_id][lane_id] = num_pts;

循环是以怎样的方式进行展开的呢？这段代码截取于CUDA5.0的四叉树例子中。
我理解的意思，其目的应该是将id值小于当前线程id值得所有线程的num_pts值叠加到当前线程的num_pts值上。
但具体是如何实现的呢？还是我理解错了。。。求解答

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楼主您好，您的循环次数已知（2次），所以哪怕您没有指定unroll多少次，也将会被完全展开。

对于有数量指定的#pragma unroll n, 则会unroll n次，例如一个M次的循环，将被展开为M/N次循环，每次里面有原来M个循环体的内容（假设M/N是整数。不是整数则将最后处理尾巴部分）。

而如果没有指定次数，编译器会对常数的循环进行完全拆开（如同您指定了#pragma unroll 循环次数), 但次数编译时刻无法确定这个循环次数，则它将不会进行任何展开（因为它没办法）。

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int n = __shfl_up( num_pts, 1, 4);
if( lane_id >= 1 )
num_pts += n;

int n = __shfl_up( num_pts, 2, 4);
if( lane_id >= 2 )
num_pts += n;

您的循环循环运行两次，展开后大致如上。

供您参考，祝您好运！