- 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?
假设我有一个与设备 i
关联的事件 CUDA 上下文,我现在调用cudaSetDevice(i)
.发生什么了? :
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cassert>
#include <iostream>
int main()
{
CUcontext ctx1, primary;
cuInit(0);
auto status = cuCtxCreate(&ctx1, 0, 0);
assert (status == (CUresult) cudaSuccess);
cuCtxPushCurrent(ctx1);
status = cudaSetDevice(0);
assert (status == cudaSuccess);
void* ptr1;
void* ptr2;
cudaMalloc(&ptr1, 1024);
assert (status == cudaSuccess);
cuCtxGetCurrent(&primary);
assert (status == (CUresult) cudaSuccess);
assert(primary != ctx1);
status = cuCtxPushCurrent(ctx1);
assert (status == (CUresult) cudaSuccess);
cudaMalloc(&ptr2, 1024);
assert (status == (CUresult) cudaSuccess);
cudaSetDevice(0);
assert (status == (CUresult) cudaSuccess);
int i = 0;
while (true) {
status = cuCtxPopCurrent(&primary);
if (status != (CUresult) cudaSuccess) { break; }
std::cout << "Next context on stack (" << i++ << ") is " << (void*) primary << '\n';
}
}
我得到以下输出:
context ctx1 is 0x563ec6225e30
primary context is 0x563ec61f5490
Next context on stack (0) is 0x563ec61f5490
Next context on stack (1) is 0x563ec61f5490
Next context on stack(2) is 0x563ec6225e3
这似乎是一种行为有时是一种替代,有时是一种插入。
最佳答案
TL;DR:根据您提供的代码,在您的特定用途的两个实例中,似乎 cudaSetDevice()
正在替换堆栈顶部的上下文。
让我们稍微修改一下您的代码,然后看看我们可以推断出代码中每个 API 调用对上下文堆栈的影响:
$ cat t1759.cu
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cassert>
#include <iostream>
void check(int j, CUcontext ctx1, CUcontext ctx2){
CUcontext ctx0;
int i = 0;
while (true) {
auto status = cuCtxPopCurrent(&ctx0);
if (status != CUDA_SUCCESS) { break; }
if (ctx0 == ctx1) std::cout << j << ":Next context on stack (" << i++ << ") is ctx1:" << (void*) ctx0 << '\n';
else if (ctx0 == ctx2) std::cout << j << ":Next context on stack (" << i++ << ") is ctx2:" << (void*) ctx0 << '\n';
else std::cout << j << ":Next context on stack (" << i++ << ") is unknown:" << (void*) ctx0 << '\n';
}
}
void runtest(int i)
{
CUcontext ctx1, primary = NULL;
cuInit(0);
auto dstatus = cuCtxCreate(&ctx1, 0, 0); // checkpoint 1
assert (dstatus == CUDA_SUCCESS);
if (i == 1) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 1
dstatus = cuCtxPushCurrent(ctx1); // checkpoint 2
assert (dstatus == CUDA_SUCCESS);
if (i == 2) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 2
auto rstatus = cudaSetDevice(0); // checkpoint 3
assert (rstatus == cudaSuccess);
if (i == 3) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 3
void* ptr1;
void* ptr2;
rstatus = cudaMalloc(&ptr1, 1024); // checkpoint 4
assert (rstatus == cudaSuccess);
if (i == 4) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 4
dstatus = cuCtxGetCurrent(&primary); // checkpoint 5
assert (dstatus == CUDA_SUCCESS);
assert(primary != ctx1);
if (i == 5) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 5
dstatus = cuCtxPushCurrent(ctx1); // checkpoint 6
assert (dstatus == CUDA_SUCCESS);
if (i == 6) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 6
rstatus = cudaMalloc(&ptr2, 1024); // checkpoint 7
assert (rstatus == cudaSuccess);
if (i == 7) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 7
rstatus = cudaSetDevice(0); // checkpoint 8
assert (rstatus == cudaSuccess);
if (i == 8) {check(i,ctx1,primary); return;}// checkpoint 8
return;
}
int main(){
for (int i = 1; i < 9; i++){
cudaDeviceReset();
runtest(i);}
}
$ nvcc -o t1759 t1759.cu -lcuda -std=c++11
$ ./t1759
1:Next context on stack (0) is ctx1:0x11087e0
2:Next context on stack (0) is ctx1:0x1741160
2:Next context on stack (1) is ctx1:0x1741160
3:Next context on stack (0) is unknown:0x10dc520
3:Next context on stack (1) is ctx1:0x1c5aa70
4:Next context on stack (0) is unknown:0x10dc520
4:Next context on stack (1) is ctx1:0x23eaa00
5:Next context on stack (0) is ctx2:0x10dc520
5:Next context on stack (1) is ctx1:0x32caf30
6:Next context on stack (0) is ctx1:0x3a44ed0
6:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
6:Next context on stack (2) is ctx1:0x3a44ed0
7:Next context on stack (0) is ctx1:0x41cfd90
7:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
7:Next context on stack (2) is ctx1:0x41cfd90
8:Next context on stack (0) is ctx2:0x10dc520
8:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
8:Next context on stack (2) is ctx1:0x4959c70
$
基于上述内容,当我们继续执行代码中的每个 API 调用时:
auto dstatus = cuCtxCreate(&ctx1, 0, 0); // checkpoint 1
1:Next context on stack (0) is ctx1:0x11087e0
上下文创建还将新创建的上下文推送到堆栈上,如
here 所述.
dstatus = cuCtxPushCurrent(ctx1); // checkpoint 2
2:Next context on stack (0) is ctx1:0x1741160
2:Next context on stack (1) is ctx1:0x1741160
毫不奇怪,将相同的上下文推送到堆栈上会为其创建另一个堆栈条目。
auto rstatus = cudaSetDevice(0); // checkpoint 3
3:Next context on stack (0) is unknown:0x10dc520
3:Next context on stack (1) is ctx1:0x1c5aa70
cudaSetDevice()
call 已将堆栈顶部替换为“未知”上下文。 (此时只是未知,因为我们还没有检索到“其他”上下文的句柄值)。
rstatus = cudaMalloc(&ptr1, 1024); // checkpoint 4
4:Next context on stack (0) is unknown:0x10dc520
4:Next context on stack (1) is ctx1:0x23eaa00
由于此调用,堆栈配置没有差异。
dstatus = cuCtxGetCurrent(&primary); // checkpoint 5
5:Next context on stack (0) is ctx2:0x10dc520
5:Next context on stack (1) is ctx1:0x32caf30
由于此调用,堆栈配置没有差异,但我们现在知道堆栈上下文的顶部是当前上下文(我们可以推测它是主上下文)。
dstatus = cuCtxPushCurrent(ctx1); // checkpoint 6
6:Next context on stack (0) is ctx1:0x3a44ed0
6:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
6:Next context on stack (2) is ctx1:0x3a44ed0
这里没有真正的惊喜。我们正在推
ctx1
在堆栈上,因此堆栈有 3 个条目,第一个是驱动程序 API 创建的上下文,接下来的两个条目与步骤 5 中的堆栈配置相同,只是向下移动了一个堆栈位置。
rstatus = cudaMalloc(&ptr2, 1024); // checkpoint 7
7:Next context on stack (0) is ctx1:0x41cfd90
7:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
7:Next context on stack (2) is ctx1:0x41cfd90
同样,此调用对堆栈配置没有影响。
rstatus = cudaSetDevice(0); // checkpoint 8
8:Next context on stack (0) is ctx2:0x10dc520
8:Next context on stack (1) is ctx2:0x10dc520
8:Next context on stack (2) is ctx1:0x4959c70
再一次,我们看到这里的行为是
cudaSetDevice()
call 已将堆栈上下文的顶部替换为主上下文。
cudaSetDevice()
的行为不一致。与代码中的各种运行时和驱动程序 API 调用混合时调用。
关于cuda - cudaSetDevice() 对 CUDA 设备的上下文堆栈有什么作用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62877646/
这是我关于 Stack Overflow 的第一个问题,这是一个很长的问题。 tl;dr 版本是:我如何使用 thrust::device_vector如果我希望它存储不同类型的对象 DerivedC
我已使用 cudaMalloc 在设备上分配内存并将其传递给内核函数。是否可以在内核完成执行之前从主机访问该内存? 最佳答案 我能想到的在内核仍在执行时启动 memcpy 的唯一方法是在与内核不同的流
是否可以在同一节点上没有支持 CUDA 的设备的情况下编译 CUDA 程序,仅使用 NVIDIA CUDA Toolkit...? 最佳答案 你的问题的答案是肯定的。 nvcc编译器驱动程序与设备的物
我不知道 cuda 不支持引用参数。我的程序中有这两个函数: __global__ void ExtractDisparityKernel ( ExtractDisparity& es)
我正在使用 CUDA 5.0。我注意到编译器将允许我在内核中使用主机声明的 int 常量。但是,它拒绝编译任何使用主机声明的 float 常量的内核。有谁知道这种看似差异的原因? 例如,下面的代码可以
自从 CUDA 9 发布以来,显然可以将不同的线程和 block 分组到同一组中,以便您可以一起管理它们。这对我来说非常有用,因为我需要启动一个包含多个 block 的内核并等待所有 block 都同
我需要在 CUDA 中执行三线性插值。这是问题定义: 给定三个点向量:x[nx]、y[ny]、z[nz] 和一个函数值矩阵func[nx][ny][nz],我想在 x、y 范围之间的一些随机点处找到函
我认为由于 CUDA 可以执行 64 位 128 位加载/存储,因此它可能具有一些用于加/减/等的内在函数。像 float3 这样的向量类型,在像 SSE 这样更少的指令中。 CUDA 有这样的功能吗
我有一个问题,每个线程 block (一维)必须对共享内存内的一个数组进行扫描,并执行几个其他任务。 (该数组最多有 1024 个元素。) 有没有支持这种操作的好库? 我检查了 Thrust 和 Cu
我对线程的形成和执行方式有很多疑惑。 首先,文档将 GPU 线程描述为轻量级线程。假设我希望将两个 100*100 矩阵相乘。如果每个元素都由不同的线程计算,则这将需要 100*100 个线程。但是,
我正在尝试自己解决这个问题,但我不能。 所以我想听听你的建议。 我正在编写这样的内核代码。 VGA 是 GTX 580。 xxxx >> (... threadNum ...) (note. Shar
查看 CUDA Thrust 代码中的内核启动,似乎它们总是使用默认流。我可以让 Thrust 使用我选择的流吗?我在 API 中遗漏了什么吗? 最佳答案 我想在 Thrust 1.8 发布后更新 t
我想知道 CUDA 应用程序的扭曲调度顺序是否是确定性的。 具体来说,我想知道在同一设备上使用相同输入数据多次运行同一内核时,warp 执行的顺序是否会保持不变。如果没有,是否有任何东西可以强制对扭曲
一个 GPU 中可以有多少个 CUDA 网格? 两个网格可以同时存在于 GPU 中吗?还是一台 GPU 设备只有一个网格? Kernel1>(dst1, param1); Kernel1>(dst2,
如果我编译一个计算能力较低的 CUDA 程序,例如 1.3(nvcc 标志 sm_13),并在具有 Compute Capability 2.1 的设备上运行它,它是否会利用 Compute 2.1
固定内存应该可以提高从主机到设备的传输速率(api 引用)。但是我发现我不需要为内核调用 cuMemcpyHtoD 来访问这些值,也不需要为主机调用 cuMemcpyDtoA 来读取值。我不认为这会奏
我希望对 CUDA C 中负载平衡的最佳实践有一些一般性的建议和说明,特别是: 如果经纱中的 1 个线程比其他 31 个线程花费的时间长,它会阻止其他 31 个线程完成吗? 如果是这样,多余的处理能力
CUDA 中是否有像 opencl 一样的内置交叉和点积,所以 cuda 内核可以使用它? 到目前为止,我在规范中找不到任何内容。 最佳答案 您可以在 SDK 的 cutil_math.h 中找到这些
有一些与我要问的问题类似的问题,但我觉得它们都没有触及我真正要寻找的核心。我现在拥有的是一种 CUDA 方法,它需要将两个数组定义到共享内存中。现在,数组的大小由在执行开始后读入程序的变量给出。因此,
经线是 32 根线。 32 个线程是否在多处理器中并行执行? 如果 32 个线程没有并行执行,则扭曲中没有竞争条件。 在经历了一些例子后,我有了这个疑问。 最佳答案 在 CUDA 编程模型中,warp
我是一名优秀的程序员,十分优秀!