Trung tâm cá nhân
cuốn sách gpt4 ai đã làm

Lập trình bộ nhớ chia sẻ CUDA không hoạt động

In lại Tác giả: Walker 123 Thời gian cập nhật: 27-11-2023 23:11:42 hai mươi bốn 4
mua khóa gpt4 Nike

tất cả:

Tôi đang tìm hiểu cách bộ nhớ dùng chung tăng tốc quá trình lập trình GPU. Tôi đang sử dụng mã bên dưới để tính giá trị bình phương của từng phần tử cộng với giá trị bình phương của giá trị trung bình của các phần tử lân cận bên trái và bên phải của nó. Khi code chạy thì kết quả không như mong đợi.

10 kết quả đầu tiên được in ra là 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 và kết quả tôi mong đợi là 25, 2, 8, 18, 32, 50, 72,98,128,162;

Mã như sau, được trích dẫnđây ;

Bạn có thể cho tôi biết có chuyện gì không? Cảm ơn bạn rất nhiều vì sự giúp đỡ của bạn.

#include 
#include 
#include 
#include 

const int N=1024;

 __global__ void tính_it(dữ liệu float *)
 {
 int tid = threadIdx.x;
 __shared__ float myblock[N];
 thả nổi tmp;

 // tải phần tử dữ liệu của thread vào bộ nhớ dùng chung
 myblock[tid] = dữ liệu[tid];

 // đảm bảo rằng tất cả các thread đã nạp giá trị của chúng vào
 // bộ nhớ dùng chung; nếu không, một luồng có thể đang tính toán
 // trên dữ liệu được đơn vị hóa.
 __syncthreads();

 // tính trung bình của các hàng xóm bên trái và bên phải của luồng này
 tmp = (myblock[tid>0?tid-1:(N-1)] + myblock[tid<(N-1)?tid+1:0]) * 0,5f;
 // bình phương kết quả trước đó và cộng giá trị của tôi, bình phương
 tmp = tmp*tmp + myblock[tid]*myblock[tid];

 // ghi kết quả trở lại bộ nhớ chung
 dữ liệu[tid] = myblock[tid];
 __syncthreads();
  }

int chính(){

phím char;

nổi *a;
nổi *dev_a;

a = (float*)malloc(N*sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&dev_a,N*sizeof(float));

cho (int i=0; i
a[i] = tôi;
}


cudaMemcpy(dev_a, a, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

tính_it<<>>(dev_a);

cudaMemcpy(a, dev_a, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);


cho (int i=0; i<10; i++){
std::cout<
}

std::cin>>key;

miễn phí (a);
miễn phí (dev_a);

câu trả lời hay nhất

Một trong những câu hỏi đơn giản nhất trong mã hạt nhân là:

dữ liệu[tid] = myblock[tid];

Tôi nghĩ bạn có thể có ý này:

dữ liệu[tid] = tmp;

Ngoài ra, bạn sẽ bắt đầu 1024 khối, một luồng trên mỗi khối. Đây không phải là cách sử dụng GPU đặc biệt hiệu quả, điều đó có nghĩa là trong mỗi khối luồng tin tức Các biến đều bằng 0 (và chỉ 0, vì chỉ có một luồng trên mỗi khối luồng.)

Có nhiều vấn đề với cách tiếp cận này, nhưng đây là một vấn đề đơn giản:

tmp = (myblock[tid>0?tid-1:(N-1)] + myblock[tid<31?tid+1:0]) * 0,5f;

bởi vì tin tức luôn bằng 0, do đó mảng bộ nhớ dùng chung (khối của tôi) được điền vào nên logic ở dòng này không có ý nghĩa. khi tin tức bằng 0, bạn chọn khối của tôi[N-1] như được giao cho tmp của học kỳ đầu tiên, nhưng khối của tôi [1023] Không có gì được lấp đầy.

Có vẻ như bạn không hiểu các hệ thống phân cấp CUDA khác nhau:

  • Lưới là tất cả các luồng liên quan đến khởi chạy kernel
  • Lưới bao gồm các khối luồng
  • Mỗi khối luồng là một nhóm các luồng làm việc cùng nhau trên một SM duy nhất
  • Tài nguyên bộ nhớ dùng chung đượctài nguyên trên mỗi SM, thay vì tài nguyên trong phạm vi thiết bị
  • __synthreads() Cũng chạy trên cơ sở khối luồng (không phải phạm vi thiết bị)
  • threadIdx.x là biến tích hợp cung cấp ID luồng duy nhất cho tất cả các luồng trong khối luồng, nhưng không phải trên toàn bộ lưới.

Thay vào đó, bạn nên chia vấn đề của mình thành các nhóm khối luồng có kích thước hợp lý (nghĩa là nhiều luồng). Sau đó, mỗi khối luồng sẽ có thể chạy gần giống như cách bạn đã vạch ra. Sau đó, bạn cần thực hiện xử lý đặc biệt đối với hành vi của điểm bắt đầu và điểm kết thúc (trong dữ liệu của bạn) của từng khối luồng.

Bạn cũng làm không đúng kiểm tra lỗi cudaĐiều này được khuyến khích, đặc biệt nếu bạn gặp vấn đề với mã CUDA.

Nếu bạn thực hiện các thay đổi trong mã hạt nhân mà tôi đã chỉ ra trước tiên và đảo ngược thứ tự của các tham số khởi động hạt nhân khối và lưới:

tính_it<<<1,N>>>(dev_a);

Như Kristof đã nói, tôi nghĩ bạn sẽ đạt được thứ gì đó gần với những gì bạn muốn. Tuy nhiên, bạn sẽ không thể dễ dàng mở rộng quy mô này vượt quá N=1024 mà không thực hiện các thay đổi khác đối với mã của mình.

Dòng mã này cũng không chính xác:

miễn phí (dev_a);

bởi vì dev_a là sử dụng cudaMalloc được phân bổ trên thiết bị, vì vậy bạn nên giải phóng nó như thế này:

cudaFree (dev_a);

Về c++ - Lập trình bộ nhớ chia sẻ CUDA không hoạt động, chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/19864792/

hai mươi bốn 4 0
Đề xuất bài viết: html - lưới Bootstrap (hoặc lưới CSS tương thích với IE) cho bố cục đã cho
Đề xuất bài viết: Cách tốt nhất để thực hiện một chuỗi một lần trong C++
Đề xuất bài viết: Trình gỡ lỗi Qt khác với chạy đơn giản
Đề xuất bài viết: javascript — Phản ứng định tuyến lồng nhau không hiển thị thành phần
Walker 123
Hồ sơ

Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!

Nhận phiếu giảm giá taxi Didi miễn phí
Phiếu giảm giá taxi Didi
Các bài viết phổ biến trên toàn bộ trang web
Chứng chỉ ICP Bắc Kinh số 000000
Hợp tác quảng cáo: 1813099741@qq.com 6ren.com
Xem sitemap của VNExpress