Cleaning & commenting #3 - refactoring constants to Config class

Edmond Yoo

2018-10-13 23d94e4846bf4ec13069703a28b1d776f4bbe44f

 src/maxpool_layer_kernels.cu

@@ -1,12 +1,16 @@
#include "cuda_runtime.h"
#include "curand.h"
#include "cublas_v2.h"

extern "C" {
#include "maxpool_layer.h"
#include "cuda.h"
}

__global__ void forward_maxpool_layer_kernel(int n, int in_h, int in_w, int in_c, int stride, int size, float *input, float *output, int *indexes)
__global__ void forward_maxpool_layer_kernel(int n, int in_h, int in_w, int in_c, int stride, int size, int pad, float *input, float *output, int *indexes)
{
    int h = (in_h-1)/stride + 1;
    int w = (in_w-1)/stride + 1;
    int h = (in_h + pad - size) / stride + 1;
    int w = (in_w + pad - size) / stride + 1;
    int c = in_c;

    int id = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
@@ -20,8 +24,8 @@
    id /= c;
    int b = id;

    int w_offset = (-size-1)/2 + 1;
    int h_offset = (-size-1)/2 + 1;
    int w_offset = -pad / 2;
    int h_offset = -pad / 2;

    int out_index = j + w*(i + h*(k + c*b));
    float max = -INFINITY;
@@ -43,10 +47,10 @@
    indexes[out_index] = max_i;
}

__global__ void backward_maxpool_layer_kernel(int n, int in_h, int in_w, int in_c, int stride, int size, float *delta, float *prev_delta, int *indexes)
__global__ void backward_maxpool_layer_kernel(int n, int in_h, int in_w, int in_c, int stride, int size, int pad, float *delta, float *prev_delta, int *indexes)
{
    int h = (in_h-1)/stride + 1;
    int w = (in_w-1)/stride + 1;
    int h = (in_h + pad - size) / stride + 1;
    int w = (in_w + pad - size) / stride + 1;
    int c = in_c;
    int area = (size-1)/stride;

@@ -62,8 +66,8 @@
    id /= in_c;
    int b = id;

    int w_offset = (-size-1)/2 + 1;
    int h_offset = (-size-1)/2 + 1;
    int w_offset = -pad / 2;
    int h_offset = -pad / 2;

    float d = 0;
    int l, m;
@@ -77,26 +81,26 @@
            d += (valid && indexes[out_index] == index) ? delta[out_index] : 0;
        }
    }
    prev_delta[index] = d;
    prev_delta[index] += d;
}

extern "C" void forward_maxpool_layer_gpu(maxpool_layer layer, float *input)
extern "C" void forward_maxpool_layer_gpu(maxpool_layer layer, network_state state)
{
    int h = (layer.h-1)/layer.stride + 1;
    int w = (layer.w-1)/layer.stride + 1;
    int h = layer.out_h;
    int w = layer.out_w;
    int c = layer.c;

    size_t n = h*w*c*layer.batch;

    forward_maxpool_layer_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, layer.h, layer.w, layer.c, layer.stride, layer.size, input, layer.output_gpu, layer.indexes_gpu);
    forward_maxpool_layer_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(n, layer.h, layer.w, layer.c, layer.stride, layer.size, layer.pad, state.input, layer.output_gpu, layer.indexes_gpu);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void backward_maxpool_layer_gpu(maxpool_layer layer, float * delta)
extern "C" void backward_maxpool_layer_gpu(maxpool_layer layer, network_state state)
{
    size_t n = layer.h*layer.w*layer.c*layer.batch;

    backward_maxpool_layer_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, layer.h, layer.w, layer.c, layer.stride, layer.size, layer.delta_gpu, delta, layer.indexes_gpu);
    backward_maxpool_layer_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, layer.h, layer.w, layer.c, layer.stride, layer.size, layer.pad, layer.delta_gpu, state.delta, layer.indexes_gpu);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}