- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我一直在尝试编写一个内核,用于计算 N 上 N 个给定点之间距离的倒数之和。C 中的串行结尾就像
average = 0;
for(int i = 0; i < Np; i++){
for(int j = i + 1; j < Np; j++){
average += 1.0e0f/sqrtf((rx[i]-rx[j])*(rx[i]-rx[j]) + (ry[i]-ry[j])*(ry[i]-ry[j]));
}
}
average = average/(float)N;
其中 rx 和 ry 分别是 x 和 y 坐标。
我通过使用随机数生成器的内核生成点。对于内核,我为每个 block 使用 128(256) 个线程以获得 4k(8k) 个点。每个线程在上面执行inner above inner循环,然后将结果传递给一个reduce sum函数,如下
产生积分:
__global__ void InitRNG ( curandState * state, const int seed ){
int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
curand_init (seed, tIdx, 0, &state[tIdx]);
}
__global__
void SortPoints(float* X, float* Y,const int N, curandState *state){
float rdmn1, rdmn2;
unsigned int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
float range;
if(tIdx < N){
rdmn1 = curand_uniform(&state[tIdx]);
rdmn2 = curand_uniform(&state[tIdx]);
range = sqrtf(0.25e0f*N*rdmn1);
X[tIdx] = range*cosf(2.0e0f*pi*rdmn2);
Y[tIdx] = range*sinf(2.0e0f*pi*rdmn2);
}
}
减少:
__device__
float ReduceSum2(float In){
__shared__ float data[BlockSize];
unsigned int tIdx = threadIdx.x;
data[tIdx] = In;
__syncthreads();
for(unsigned int i = blockDim.x/2; i > 0; i >>= 1){
if(tIdx < i){
data[tIdx] += data[tIdx + i];
}
__syncthreads();
}
return data[0];
}
内核:
__global__
void AvgDistance(float *X, float *Y, float *Avg, const int N){
int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
int bIdx = blockIdx.x;
float x , y;
float d = 0.0f;
if(tIdx < N){
for(int i = tIdx + 1; i < N ; i++){
x = X[tIdx] - X[i];
y = Y[tIdx] - Y[i];
d += 1.0e0f/(sqrtf(x*x + y*y));
}
__syncthreads();
Avg[bIdx] = ReduceSum2(d);
}
}
内核配置和启动如下:
dim3 threads(BlockSize,BlockSize);
dim3 blocks(ceil(Np/threads.x),ceil(Np/threads.y));
InitRNG<<<blocks.x,threads.x>>>(d_state,seed);
SortPoints<<<blocks.x,threads.x>>>(d_rx,d_ry,Np,d_state);
AvgDistance<<<blocks.x,threads.x,threads.x*sizeof(float)>>>(d_rx,d_ry,d_Avg,Np);
最后,我将数据复制回主机,然后执行剩余的求和:
Avg = new float[blocks.x];
CHECK(cudaMemcpy(Avg,d_Avg,blocks.x*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost),ERROR_CPY_DEVTOH);
float average = 0;
for(int i = 0; i < blocks.x; i++){
average += Avg[i];
}
average = average/(float)Np;
4k积分,ok!结果是:
Average distance between points (via Kernel) = 108.615
Average distance between points (via CPU) = 110.191
在这种情况下求和可能会以不同的顺序执行,导致两个结果彼此不同,我不知道...
但是当谈到 8k 时,结果就完全不同了:
Average distance between points (via Kernel) = 153.63
Average distance between points (via CPU) = 131.471
在我看来,内核和串行代码的编写方式似乎相同。是什么让我不相信 CUDA 计算 float 的精度。这有意义吗?或者当某些线程同时从 X 和 Y 加载相同数据时,对全局内存的访问是否会导致一些冲突?或者我编写内核的方式在某种程度上是“错误的”(我的意思是,我是否在做一些导致两个结果彼此不同的事情?)。
最佳答案
实际上,据我所知,问题似乎出在 CPU 方面。我根据您的代码创建了示例代码。
我能够重现您的结果。
首先,我将 sinf
、cosf
和 sqrtf
的所有实例都切换为相应的 double 版本。这对结果没有影响。
接下来,我包含了一个 typedef,这样我就可以轻松地将精度从 float
切换到 double
并返回,替换 float
中的每个相关实例mytype
的代码是我的 typedef。
当我使用 float
的 typedef 和 4096 的数据大小运行代码时,我得到了这些结果:
GPU average = 108.294922
CPU average = 109.925285
当我使用 double
的类型定义和 4096 的数据大小运行代码时,我得到了这些结果:
GPU average = 108.294903
CPU average = 108.294903
当我使用 float
的类型定义和 8192 的数据大小运行代码时,我得到了这些结果:
GPU average = 153.447327
CPU average = 131.473526
当我使用 double
的类型定义和 8192 的数据大小运行代码时,我得到了这些结果:
GPU average = 153.447380
CPU average = 153.447380
至少有 2 个观察结果:
基于此,我相信 CPU 正在提供可变的、有问题的行为。
这是我的引用代码:
#include <stdio.h>
#include <curand.h>
#include <curand_kernel.h>
#define DSIZE 8192
#define BlockSize 32
#define pi 3.14159f
#define cudaCheckErrors(msg) \
do { \
cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
if (__err != cudaSuccess) { \
fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
msg, cudaGetErrorString(__err), \
__FILE__, __LINE__); \
fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
exit(1); \
} \
} while (0)
typedef double mytype;
__global__ void InitRNG ( curandState * state, const int seed ){
int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
curand_init (seed, tIdx, 0, &state[tIdx]);
}
__global__
void SortPoints(mytype* X, mytype* Y,const int N, curandState *state){
mytype rdmn1, rdmn2;
unsigned int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
mytype range;
if(tIdx < N){
rdmn1 = curand_uniform(&state[tIdx]);
rdmn2 = curand_uniform(&state[tIdx]);
range = sqrt(0.25e0f*N*rdmn1);
X[tIdx] = range*cos(2.0e0f*pi*rdmn2);
Y[tIdx] = range*sin(2.0e0f*pi*rdmn2);
}
}
__device__
mytype ReduceSum2(mytype In){
__shared__ mytype data[BlockSize];
unsigned int tIdx = threadIdx.x;
data[tIdx] = In;
__syncthreads();
for(unsigned int i = blockDim.x/2; i > 0; i >>= 1){
if(tIdx < i){
data[tIdx] += data[tIdx + i];
}
__syncthreads();
}
return data[0];
}
__global__
void AvgDistance(mytype *X, mytype *Y, mytype *Avg, const int N){
int tIdx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
int bIdx = blockIdx.x;
mytype x , y;
mytype d = 0.0f;
if(tIdx < N){
for(int i = tIdx + 1; i < N ; i++){
x = X[tIdx] - X[i];
y = Y[tIdx] - Y[i];
d += 1.0e0f/(sqrt(x*x + y*y));
}
__syncthreads();
Avg[bIdx] = ReduceSum2(d);
}
}
mytype cpu_avg(const mytype *rx, const mytype *ry, const int size){
mytype average = 0.0f;
for(int i = 0; i < size; i++){
for(int j = i + 1; j < size; j++){
average += 1.0e0f/sqrt((rx[i]-rx[j])*(rx[i]-rx[j]) + (ry[i]-ry[j])*(ry[i]-ry[j]));
}
}
average = average/(mytype)size;
return average;
}
int main() {
int Np = DSIZE;
mytype *rx, *ry, *d_rx, *d_ry, *d_Avg, *Avg;
curandState *d_state;
int seed = 1;
dim3 threads(BlockSize,BlockSize);
dim3 blocks((int)ceilf(Np/(float)threads.x),(int)ceilf(Np/(float)threads.y));
printf("number of blocks = %d\n", blocks.x);
printf("number of threads= %d\n", threads.x);
rx = (mytype *)malloc(DSIZE*sizeof(mytype));
if (rx == 0) {printf("malloc fail\n"); return 1;}
ry = (mytype *)malloc(DSIZE*sizeof(mytype));
if (ry == 0) {printf("malloc fail\n"); return 1;}
cudaMalloc((void**)&d_rx, DSIZE * sizeof(mytype));
cudaMalloc((void**)&d_ry, DSIZE * sizeof(mytype));
cudaMalloc((void**)&d_Avg, blocks.x * sizeof(mytype));
cudaMalloc((void**)&d_state, DSIZE * sizeof(curandState));
cudaCheckErrors("cudamalloc");
InitRNG<<<blocks.x,threads.x>>>(d_state,seed);
SortPoints<<<blocks.x,threads.x>>>(d_rx,d_ry,Np,d_state);
AvgDistance<<<blocks.x,threads.x,threads.x*sizeof(mytype)>>>(d_rx,d_ry,d_Avg,Np);
cudaCheckErrors("kernels");
Avg = new mytype[blocks.x];
cudaMemcpy(Avg,d_Avg,blocks.x*sizeof(mytype),cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(rx, d_rx, DSIZE*sizeof(mytype),cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(ry, d_ry, DSIZE*sizeof(mytype),cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaCheckErrors("cudamemcpy");
mytype average = 0;
for(int i = 0; i < blocks.x; i++){
average += Avg[i];
}
average = average/(mytype)Np;
printf("GPU average = %f\n", average);
average = cpu_avg(rx, ry, DSIZE);
printf("CPU average = %f\n", average);
return 0;
}
我在 RHEL 5.5、CUDA 5.0、Intel Xeon X5560 上运行
编译:
nvcc -O3 -arch=sm_20 -lcurand -lm -o t93 t93.cu
编辑:在观察到 CPU 方面的可变性之后,我发现我可以通过像这样修改 CPU 平均代码来消除大部分 CPU 可变性:
mytype cpu_avg(const mytype *rx, const mytype *ry, const int size){
mytype average = 0.0f;
mytype temp = 0.0f;
for(int i = 0; i < size; i++){
for(int j = i + 1; j < size; j++){
temp += 1.0e0f/sqrt((rx[i]-rx[j])*(rx[i]-rx[j]) + (ry[i]-ry[j])*(ry[i]-ry[j]));
}
average += temp/(mytype)size;
temp = 0.0f;
}
return average;
}
所以我会说 CPU 端的中间结果存在问题。有趣的是它没有出现在 GPU 结果上。我怀疑这样做的原因是 GPU 平均值的最终求和是在 CPU 上完成的(因此每个单独的 GPU block 结果按大小缩小,例如 8192),并且这些可能具有足以生存直到最后的划分。如果您内联 CPU 平均计算,您可能会再次观察到一些不同的东西。
关于也许是 CUDA C/C++ : Calculate the average of inverse of distance per point (interaction energy,?),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15371123/
我知道 Magical Record 支持聚合操作,例如 sum:、max: 但是有没有办法进行一些简单的计算,例如: 总和:属性 * other_attributes 如果我们知道这些属性的值为 N
我有一个项目可以计算一些关于用户表现的“统计数据”,然后将其展示给他们。所有这些统计数据最终都来自一个记录用户与网站交互的大型“交互”表。目前,所有这些统计数据都是通过查看这些数据来计算的。我们广泛使
我正在试着用熊猫和NumPy来计算蟒蛇中的Connors RSI。我想用ConnorsRSI的默认值(3,2,100)来计算它。。Connors RSI的公式为:[RSI(Close,3)+RSI(S
我对某种 mean() 计算有疑问。我使用带有两个标识符“ID”和“year”的面板数据集(使用 plm pkg) 我想计算变量“y”的分组平均值,但省略了第一年的计算条目,然后仅填写用于计算它的年份
我不知道这是否是微不足道的或实际上很棘手:是否可以捕获 VBA 中的“计算工作表 (shift+f9)”和“计算工作簿”事件? 我想隐藏一些操作几千行的进程,只显示一些关键值。我正在计算分布,数千行,
我和#1895500有同样的问题, 但使用 PostgreSQL 而不是 MySQL。 如何定义具有计算字段的 View ,例如: (mytable.col1 * 2) AS times_two .
如何定义具有两个计算字段的 View ,例如... ('TableName'.'BlueSquares' + 'TableName'.'RedSquares') AS TotalSquares, (
CALCULATE(m, x=red) 和 CALCULATE(m, KEEPFILTERS(x=red)) 之间有什么区别 显然它们不一样。我找到了文档和解释,但我仍然不明白。 https://le
我正在尝试从命令提示符运行我的 Java 类文件,当我尝试这样做时,我收到此错误 C:\Users\New User\workspace\myproject\bin\apackage>java cal
我正在尝试根据用户的输入显示文本。例如输入单词 APPLE 应该让它显示 BANANA。 这段代码工作正常: :Input X :If X=APPLE :Disp "BANANA" 但我不确定如何以此
Closed. This question does not meet Stack Overflow guidelines。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,以便将其作为on-topic
我们正在尝试实现自己的自定义购物篮计算规则集并注册新的结果 View 来获取购物篮计算结果,但我们无法找到一些如何注册新结果 View 类的信息? 我们使用这里的示例:https://support.
数字变量是否遵循 TI 计算器上的记录标准? 我真的很惊讶地注意到我的 TI 83 Premium CE 测试实际上返回了 true(即 1): 0.1 -> X 0.1 -> Y 0.01 -> Z
大约两天前,我收到了我的 TI-82 STATS 可编程计算器(实际上更像是一个 TI-83) - 并想用内置的 TI-BASIC 语言编写一个贪吃蛇游戏。 虽然我不得不找出:TI-BASIC 是 极
作为家庭作业,我们有一个基本的计算器,它只能进行+运算,我们必须实现更多的功能。我们必须实现括号运算符、符号运算符和最小最大函数。最后的任务之一是扩展最小/最大函数以计算具有两个以上参数的最小/最大,
如何从 Excel 的单元格中选择一列,然后仅计算该列?我只知道 SHIFT + F9 可以计算整个工作表,F9 可以计算整个工作簿。 谢谢你们;) 最佳答案 我认为仅使用标准 Excel 无法做到这
我已经为计算器编写了代码,但它还不能 100% 可靠地工作。每次我进行计算时,例如:“1+1=2”,并且我想要进行另一次计算,我必须关闭小程序并重新启动它。我怎样才能让它回到开始的地方。 这是代码:
意图:该程序要求用户提供其银行帐户中当前的金额、年利率和年数。输出是金额的开始和结束,显示用户指定年份的累计利息。 问题:我正在尝试找到一种正确添加利息的方法,截至目前,在指定的年份里,我所做的就是乘
我怎么让第一次点击不接受操作返回“0” 这是我的功能 $(document).ready(function(){ $('button').on('click', function(){
题目地址:https://leetcode.com/problems/basic-calculator/description/ 题目描述 Implement a basic calculator
我是一名优秀的程序员,十分优秀!