为GPU读取和存储大型矩阵文件

目标:在内存中存储一个大型矩阵(Radon矩阵),并将其传输到GPU内存中以进行大规模并行操作。

问题:可怕的阅读时间,潜在的次优空间使用(但不限制程序的使用)

我有可能在C或C++中执行此操作。

我收到的文件解析如下:

0.70316,0.71267,0.72221,0.73177,0.74135,0.75094,0.76053,0.77011,0.77967,0.7892,0.79868,0.80811,0.81747

这至少需要50MB。

我的中堂实施:

float ** Radon;
Radon = (float **)malloc(HeightxNproj * sizeof(float *));

for (int i = 0; i < Hauteur * Nproj; i++)
    Radon[i] = (float *)malloc(WidthSquared * sizeof(float));

FILE *radonFile;

radonFile = fopen("radon.txt", "r");

if (radonFile == NULL)
{
    printf("Radon file opening failed.");
    return -1;
}

for (int i = 0; i < HeightxNproj; i++) 
{
    for (int j = 0; j < WidthSquared; j++)
    {
        fscanf(radonFile, "%f,", &Radon[i][j]);
    }
}

fclose(radonFile);
printf("Radon loaded.");

我正在为windows编程。我读过一些关于文件内存映射的内容,但我不知道这种方法是否与GPGPU编程兼容,因为它实际上并没有将矩阵存储在内存中。我正在使用CUDA,我必须将这个矩阵传递到GPU内存中,以便进行并行操作。

这种文件读取方法执行得非常糟糕,读取和解析50MB文件大约需要一分钟。有没有办法缩短阅读和解析时间?矩阵也是一个稀疏矩阵,有没有处理这种矩阵的常用方法?