有没有办法测量CUDA中某个内存指令或代码行的内存带宽？（NVPROF可以输出整个内核的内存带宽。）如果Clock（）函数是唯一的方法，那么计算带宽的方程式是什么？（汇总地址为每个{指令或代码行}除以（）差异吗？）我想查看某个指令或限制内存带宽的代码线。（例如，MSHR..）我有两个设备GTX980（Maxwell，SM_52）和P100（Pascal，SM_60），上面是X86_64BITSLinux系统。看答案一种可以提供一些见识的工具是Nsight工具中的指令级分析。它可以使您了解当SM“失速”（未能发布任何指示）时应归咎于哪一行。由于LD/ST指令没有阻止执行，因此您经常立即看到摊位下
我需要使用CUDA对矩阵(基本上是内存中一次浮点值的vector)的每个元素求平方根。矩阵维度不是已知的“先验”，可能会有所不同[2-20.000]。我在想:我可能会像这样使用(正如乔纳森在这里建议的那样)一个block维度:intthread_id=blockDim.x*block_id+threadIdx.x;并检查thread_id是否低于rows*columns...这非常简单直接。但是有什么特殊的性能原因为什么我应该使用两个(甚至三个)block网格维度来执行这样的计算(记住我毕竟有一个矩阵)而不是一个？我在考虑合并问题，比如让所有线程按顺序读取值
要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用GPU纹理硬件执行快速插值，图像配准蒙特卡洛模拟3D伊辛模型CUDA流CUDA正电子发射断层扫描仪校准和图像重建GPU扩展矩阵乘法示例假设我们有两个矩阵，AAA和BBB。假设AAA是一个n×mn\timesmn×m矩阵，这意味着它有nnn行和mmm列。还假设BBB是m×w
我正在编写一个基于cuda的程序，需要定期将一组项目从GPU传输到主机内存。为了保持进程异步，我希望使用cuda的UMA在主机内存中有一个内存缓冲区和标志(这样GPU和CPU都可以访问它)。GPU将确保标志已清除，将其项目添加到缓冲区，然后设置标志。CPU等待设置标志，从缓冲区中复制内容，然后清除标志。据我所知，这不会产生任何竞争条件，因为它会强制GPU和CPU轮流，始终读取和写入彼此相对的标志。到目前为止，我还没有能够让它工作，因为似乎确实存在某种竞争条件。我想出了一个具有类似问题的更简单的示例:#include__global__voiduva_counting_test(intn
我有两个矩阵，每个都是MxN，其中M=16和N大得多(比如n=262144，例如)。我的目标是生成一个长度为N的vector，其中每个元素对应于每个矩阵中的nthvector的点积。我尝试了以下方法，其中cIdx对应于每个矩阵中列vector的列索引。毫不奇怪，NVIDIAVisualProfiler告诉我这种方法主要受内存带宽限制。publicstaticvoidMatrixDotProduct(float*matrix1,float*matrix2,float*dotProduct,int2matrixDimensions){inti=blockIdx.x*blockDim.x+t
有什么方法可以将超出范围的纹理地址限制在某个值吗？就我而言，我希望将它们设置为简单的零，但我需要的地址模式似乎不存在。谢谢。编辑:知道cudaAddressModeBorder设置的作用吗？ 最佳答案 我不认为有一种方法可以指定钳位，但你可以做显而易见的事情并在边缘周围添加一个1像素的黑色(零)边框并将你的寻址偏移1。它不应该有更多的数据和它会免费为您夹紧。如果您有最大尺寸的2D纹理(对于CUDA2.x，它是64kx64k)，每像素16字节(最坏情况)，那么对于1像素边框，您只会看到4MB的额外数据，这对于PCIex16卡，复制到卡
所以我有以下代码:文件:Cuda.cutemplate__global__voidxpy(intn,T*x,T*y,T*r){inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(i>>(numElements,a1,a2,r);}mtx_mtx_add(int*a1,int*a2,int*r,constint&numElements){:::}mtx_mtx_add(longlong*a1,longlong*a2,longlong*r,constint&numElements){:::}文件:调用代码extern"C"boolmtx_mtx_add(fl
我正在使用CUDAbyExample书并尝试编译书中的第一个真实示例。我在OSX10.9.2上:我的来源是:@punk~/Documents/Projects/CUDA$/Developer/NVIDIA/CUDA-6.0/bin/nvcchello.cnvccwarning:The'compute_10'and'sm_10'architecturesaredeprecated,andmayberemovedinafuturerelease.hello.c:6:1:error:unknowntypename'__global__'__global__voidkernel(void){^
我在CUDA5.0中遇到随机指令问题。这是我的内核片段。它在循环内。打印仅用于调试目的，因为我不能使用普通调试器:...tex_val=tex2D(srcTexRef,threadIdx.x+w,y_pos);if(threadIdx.x==0){left=left_value[y_pos];}else{printf("thread%d;shflvalue:%f\n",threadIdx.x,__shfl_up(value,1));left=__shfl_up(value,1);}printf("thread%d;value:%f;tex_val:%f;left:%f\n",threa
我一直在尝试将一些cuda/C代码转换成更面向对象的代码，但以我目前对cuda功能机制的理解，我的目标似乎并不容易实现。对于这种情况，我也找不到很好的解释。毕竟这可能是不可能的。我有一个global类myClass的对象，它包含一个要填充到内核中的数组。myClass中的方法应该如何定义，以便数组和bool成员从设备可见，然后数组可以复制回主机?我使用的是cuda7.5，我的卡的计算能力是3.5。这是描述情况的暂定结构:#include#include#includeclassmyClass{public:boolbool_var;//Setfromhostandreadablefro
