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- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我在 cuda_computation.cu
中有以下代码
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cuda.h>
#include <assert.h>
void checkCUDAError(const char *msg);
__global__ void euclid_kernel(float *x, float* y, float* f)
{
int idx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
int i = blockIdx.x;
int j = threadIdx.x;
f[idx] = sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j]) + (y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]));
}
int main()
{
float *xh;
float *yh;
float *fh;
float *xd;
float *yd;
float *fd;
size_t n = 256;
size_t numBlocks = n;
size_t numThreadsPerBlock = n;
size_t memSize = numBlocks * numThreadsPerBlock * sizeof(float);
xh = (float *) malloc(n * sizeof(float));
yh = (float *) malloc(n * sizeof(float));
fh = (float *) malloc(memSize);
for(int ii(0); ii!=n; ++ii)
{
xh[ii] = ii;
yh[ii] = ii;
}
cudaMalloc( (void **) &xd, n * sizeof(float) );
cudaMalloc( (void **) &yd, n * sizeof(float) );
cudaMalloc( (void **) &fd, memSize );
for(int run(0); run!=10000; ++run)
{
//change value to avoid optimizations
xh[0] = ((float)run)/10000.0;
cudaMemcpy( xd, xh, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice );
checkCUDAError("cudaMemcpy");
cudaMemcpy( yd, yh, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice );
checkCUDAError("cudaMemcpy");
dim3 dimGrid(numBlocks);
dim3 dimBlock(numThreadsPerBlock);
euclid_kernel<<< dimGrid, dimBlock >>>( xd, yd, fd );
cudaThreadSynchronize();
checkCUDAError("kernel execution");
cudaMemcpy( fh, fd, memSize, cudaMemcpyDeviceToHost );
checkCUDAError("cudaMemcpy");
}
cudaFree(xd);
cudaFree(yd);
cudaFree(fd);
free(xh);
free(yh);
free(fh);
return 0;
}
void checkCUDAError(const char *msg)
{
cudaError_t err = cudaGetLastError();
if( cudaSuccess != err)
{
fprintf(stderr, "Cuda error: %s: %s.\n", msg, cudaGetErrorString( err) );
exit(-1);
}
}
在 FX QUADRO 380 上运行大约需要 6",而仅使用一个 i7-870 内核的相应串行版本只需大约 3"。我想念什么吗?代码是否在某些方面进行了优化?或者对于简单的计算(例如这种全对欧几里德距离),移动内存所需的开销是否超过了计算增益,这只是预期的行为吗?
最佳答案
我认为您在移动数据时被杀死了。尤其是因为您使用单个值调用 CUDA 内核,所以将大量值作为一维数组上传并对其进行操作可能会更快。
而且 sqrt 没有在 Cuda 上的 HW 中完成(至少在我的 GPU 上没有),而 CPU 已经为此优化了 FPU HW,并且可能比 GPU 快 10 倍,对于像这样的小工作可能会保留所有在 timign 运行之间的缓存中的结果。
关于用于简单计算的 CUDA 加速,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10710867/
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