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pointers - CUDA:__restrict__ 标签使用

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 23:06:13 63 4
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我不太明白 __restrict__ 的概念CUDA 中的标记。

我用 __restrict__ 读过避免指针别名,特别是,如果指向的变量是只读的,则变量的读取得到优化,因为它被缓存了。

这是代码的简化版本:

__constant__ float M[M_DIM1][M_DIM2];

__host__ void function(float N[][DIM2], float h_M[][M_DIM2], float P[][DIM2]);

__global__ void kernel_function(const float* __restrict__ N, float *P);

__host__ void function(float N[][DIM2], float h_M[][M_DIM2], float P[][DIM2]) {

int IOSize = DIM1 * DIM2 * sizeof(float);
int ConstSize = M_DIM1* M_DIM2* sizeof(float);
float* dN, *dP;
cudaMalloc((void**)&dN, IOSize);
cudaMemcpy(dN, N, IOSize, cudaMemcpyHostToDevice);

cudaMemcpyToSymbol(M, h_M, ConstSize);

cudaMalloc((void**)&dP, IOSize);

dim3 dimBlock(DIM1, DIM2);
dim3 dimGrid(1, 1);

kernel_function << <dimGrid, dimBlock >> >(dN, dP);

cudaMemcpy(P, dP, IOSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaFree(dN);
cudaFree(dP);

}

我在使用 __restrict__以正确的方式标记N,即只读?
此外,我读过关键字 __constant__ on M 的意思是只读和常量,那么它们两者有什么区别,分配的类型呢?

最佳答案

__restrict__nvcc 使用已记录 here . (请注意,包括 gnu 编译器在内的各种 c++ 编译器也支持这个确切的关​​键字,并且类似地使用它)。

它与 C99 restrict 具有基本相同的语义。关键字,即an official part of that language standard .

简而言之,__restrict__是您作为程序员与编译器签订的契约(Contract),上面写着 大致 , “我只会使用这个指针来引用底层数据”。从编译器的角度来看,这样做的关键之一是指针别名,它可以阻止编译器进行各种优化。

如果您想要关于 restrict 确切定义的更长的正式论文或 __restrict__ ,请引用我已经给出的链接之一,或者做一些研究。

所以,__restrict__出于优化目的,通常对支持它的编译器很有用。

对于计算能力 3.5 或更高的设备,这些设备有一个单独的缓存,称为 read only cache。它独立于正常的 L1 类型缓存。

如果您同时使用 __restrict__const装饰传递给内核的全局指针,那么这也是对编译器的强烈提示,在为 cc3.5 和更高版本的设备生成代码时,会导致这些全局内存负载流过只读缓存。这可以提供应用程序性能优势,通常几乎不需要其他代码重构。这并不能保证只读缓存的使用,如果它可以满足必要的条件,编译器通常会尝试积极使用只读缓存,即使你不使用这些装饰器。
__constant__指的是 不同 hardware resource on the GPU .有很多不同之处:

  • __constant__在所有 GPU 上可用,只读缓存仅在 cc3.5 及更高版本上可用
  • 使用 __constant__ 分配的内存标记(它包含在指定内存分配的行中)被限制为最大 64KB。只读缓存没有这样的限制。我们不放__restrict__在分配内存的行上;它用于装饰指针。
  • 缓存在只读缓存中的数据具有典型的全局内存访问注意事项 - 通常我们希望相邻和连续访问,以便通过只读缓存最佳地合并全局内存读取。 __constant__ OTOH 机制期望所谓的统一访问以获得最快的性能。统一访问本质上意味着warp中的每个线程都从相同的位置/地址/索引请求数据。

  • 两个 __constant__内存,以及标有 const 的全局内存装饰器上的指针传递给内核代码,从内核代码的角度来看都是只读的。

    无论是使用 __restrict__,我都没有在您显示的代码中看到任何明显的问题。或其他任何东西。我唯一的意见是,为了获得最大利益,您可能希望同时装饰 NP在你的内核声明/原型(prototype)中使用 __restrict__ 的指针,为了最大的利益,如果这是你的意图。 (很明显,你不会用 P 装饰 const。)

    关于pointers - CUDA:__restrict__ 标签使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43235899/

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