рекурсия — преобразование из рекурсивной в итеративную функцию cuda Stack Overflow

Я работаю над генетической программой, в которой перенесу часть тяжелой работы в CUDA. (Ранее просто OpenMP).

Он работает не очень быстро, и я получаю ошибку, связанную с рекурсией:

Размер стека для функции ввода ‘_Z9KScoreOnePdPiS_S_P9CPPGPNode’ не может быть определен статически

Я добавил кусок логики, которая работает на CUDA. Я считаю, что этого достаточно, чтобы показать, как это работает. Я был бы рад услышать о других оптимизациях, которые я мог бы добавить, но я действительно хотел бы взять рекурсию, если она ускорит процесс.

Примеры того, как этого можно достичь, очень приветствуются.

__device__ double Fadd(double a, double b)   {
return a + b;
};__device__ double Fsubtract(double a, double b)   {
return a - b;
};

__device__ double action (int fNo, double aa , double bb, double cc, double dd) {
switch (fNo) {
case 0 :
return Fadd(aa,bb);
case 1 :
return Fsubtract(aa,bb);
case 2 :
return Fmultiply(aa,bb);
case 3 :
return Fdivide(aa,bb);
default:
return 0.0;
}

}

__device__ double solve(int node,CPPGPNode * dev_m_Items,double * var_set) {
if (dev_m_Items[node].is_terminal) {
return var_set[dev_m_Items[node].tNo];
} else {
double values[4];
for (unsigned int x = 0; x < 4; x++ ) {
if (x < dev_m_Items[node].fInputs) {
values[x] = solve(dev_m_Items[node].children[x],dev_m_Items,var_set);
} else {
values[x] = 0.0;
}
}
return action(dev_m_Items[node].fNo,values[0],values[1],values[2],values[3]);
}
}

__global__ void KScoreOne(double *scores,int * root_nodes,double * targets,double * cases,CPPGPNode * dev_m_Items) {
int pid = blockIdx.x;

// We only work if this node needs to be calculated
if (root_nodes[pid] != -1) {
for (unsigned int case_no = 0; case_no < FITNESS_CASES; case_no ++) {
double result = solve(root_nodes[pid],dev_m_Items,&cases[case_no]);
double target = targets[case_no];
scores[pid] += abs(result - target);
}
}
}

У меня возникают проблемы с тем, чтобы примеры стека работали для большой древовидной структуры, и это решает эту проблему.