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我正在开发一些 CUDA 程序,我想使用常量内存加快计算速度,但事实证明,使用常量内存会使我的代码慢约 30%。
我知道常量内存擅长将读取广播到整个 warp,我认为我的程序可以利用它。
这里是常量内存代码:
__constant__ float4 constPlanes[MAX_PLANES_COUNT];
__global__ void faultsKernelConstantMem(const float3* vertices, unsigned int vertsCount, int* displacements, unsigned int planesCount) {
unsigned int blockId = __mul24(blockIdx.y, gridDim.x) + blockIdx.x;
unsigned int vertexIndex = __mul24(blockId, blockDim.x) + threadIdx.x;
if (vertexIndex >= vertsCount) {
return;
}
float3 v = vertices[vertexIndex];
int displacementSteps = displacements[vertexIndex];
//__syncthreads();
for (unsigned int planeIndex = 0; planeIndex < planesCount; ++planeIndex) {
float4 plane = constPlanes[planeIndex];
if (v.x * plane.x + v.y * plane.y + v.z * plane.z + plane.w > 0) {
++displacementSteps;
}
else {
--displacementSteps;
}
}
displacements[vertexIndex] = displacementSteps;
}
全局内存代码是相同的,但它多了一个参数(带有指向平面数组的指针)并使用它而不是全局数组。
我以为那些第一个全局内存读取
float3 v = vertices[vertexIndex];
int displacementSteps = displacements[vertexIndex];
可能会导致线程“去同步化”,然后它们将不会利用常量内存读取的广播,所以我尝试调用 __syncthreads();在读取常量内存之前,但它没有改变任何东西。
怎么了?提前致谢!
系统:
参数:
结果:
编辑:
所以我尝试了很多方法来使常量内存更快,例如:
1)注释掉两次全局内存读取,看看有没有影响,有没有。全局内存仍然更快。
2) 每个线程处理更多的顶点(从 8 个到 64 个)以利用 CM 缓存。这比每个线程一个顶点还要慢。
2b) 使用共享内存存储位移和顶点——一开始就加载它们,处理并保存所有位移。同样,比显示的 CM 示例慢。
在这次经历之后,我真的不明白 CM 读取广播是如何工作的,以及如何在我的代码中正确地“使用”。此代码可能无法使用 CM 进行优化。
编辑2:
又是一天的调整,我试过了:
3) 每个线程使用内存合并处理更多顶点(8 到 64 个)(每个线程的增量等于系统中线程的总数)——这比等于 1 的增量提供更好的结果,但仍然没有加速
4) 替换这个 if 语句
if (v.x * plane.x + v.y * plane.y + v.z * plane.z + plane.w > 0) {
++displacementSteps;
}
else {
--displacementSteps;
}
用一点点数学就可以给出“不可预测”的结果,以避免使用这段代码产生分支:
float dist = v.x * plane.x + v.y * plane.y + v.z * plane.z + plane.w;
int distInt = (int)(dist * (1 << 29)); // distance is in range (0 - 2), stretch it to int range
int sign = 1 | (distInt >> (sizeof(int) * CHAR_BIT - 1)); // compute sign without using ifs
displacementSteps += sign;
不幸的是,这比使用 if 慢很多 (~30%) 所以 ifs 并不像我想象的那么邪恶。
编辑3:
我正在总结这个问题,这个问题可能无法通过使用常量内存来改善,这些是我的结果*:
*时间报告为 15 次独立测量的中值。当常量内存不足以保存所有平面(4096 和 8192)时,多次调用内核。
最佳答案
虽然计算能力 2.0 芯片有 64k 的常量内存,但每个多处理器只有 8k 的常量内存缓存。您的代码的每个线程都需要访问所有 16k 的常量内存,因此您会因缓存未命中而失去性能。要有效地为平面数据使用常量内存,您需要重构您的实现。
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