我开始编写一些CUDA代码，我想为内核中的两个变量执行与std::swap()等效的操作；它们在寄存器文件中(没有溢出，不在某些缓冲区中，等等)。假设我有以下设备代码:__device__foo(/*someargshere*/){/*etc.*/intx=/*valuev1*/;inty=/*valuev2*/;/*etc.*/swap(x,y);/*etc.*/}现在，我可以写templatevoidswap(T&a,T&b){Tc(a);a=b;b=c;}但我想知道-是否有一些内置的CUDA用于此功能？注意事项:是的，我希望它针对所有线程运行。不用管我是否有足够的寄存器。假设我有

目标是调用另一个文件中可用的设备函数，当我编译global内核时它显示以下错误*不支持外部调用(发现对_Z6GoldenSectionCUDA的非内联调用)*.有问题的代码(不是完整的代码，而是问题出现的地方)，猫规范.h#ifndefNORM_H_#defineNORM_H_#include__device__doubleinvcdf(doubleprob,doublemean,doublestddev);#endif猫规范.cu#include__device__doubleinvcdf(doubleprob,doublemean,doublestddev){return(mean

我想知道在CUDA中是否有将指向成员的指针传递给设备函数的方法。由于指针实际上只是相对于结构/类，它似乎没有任何理由不起作用，但我似乎无法编译代码。#includestructS{intF1;intF2;intF3;};__device__Sx;__global__voidinitialize_S(){x.F1=100;x.F2=200;x.F3=300;}__global__voidprint_S(intS::*m){printf("val:%d\n",x.*m);}intmain(){initialize_S>>();print_S>>(&S::F1);cudaDeviceSync

我正在尝试分配设备内存并将指针存储为全局变量。但是，当我尝试从内核访问内存时，我从cudaDeviceSynchronize()收到此错误:cudaErrorIllegalAddress。我检查了从cudaMalloc和cudaMemcpy返回的cudaStatus代码，它们都成功了。我希望下面的示例足够直截了当，足以说明我想做什么。基本上，我有大量示例数据，我希望所有内核都能从中读取这些数据，但我不想每次都必须将指针传递给内核调用。我正在使用Windows8x64，使用VisualStudio2012和nvcc(通过VS集成)编译代码。目标是x64调试可执行文件。我的设备是GTX78

我想在我的项目中清理CUDA内核的参数。现在，内核需要3个uint32_t数组，这导致代码非常难看:(id表示全局线程ID，valX是某个任意值)__global__voidsome_kernel(uint32_t*arr1,uint32_t*arr2,uint32_t*arr3){arr1[id]=val1;arr2[id]=val2;arr3[id]=val3;}我想用一个结构包围所有这些数组:typedefstructS{uint_32_tarr1,uint_32_tarr2,uint_32_tarr3,uint32_tsize}S;其中size表示结构中每个arrX的长度。我想

情况是这样的。我有一个运行while循环的线程block，当且仅当这些线程中的任何一个满足某些条件时，我才需要循环继续。为此，我使用一个共享变量作为继续标志，该标志在每次迭代开始时由线程#0清除，后跟__syncthreads()，并且可以由任何线程在迭代期间设置如果满足继续条件，则迭代。然后在下一次迭代的检查点之前再次调用__syncthreads()以确保线程同步。内核基本上是这样的:__global__voidfoo(void*data){__shared__intblockContinueFlag;do{if(threadIdx.x||threadIdx.y||threadId

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

我已经成功构建了一个运行TFLite的简单C++应用程序通过将我的源代码添加到tensorflow/lite/examples来建模，类似于theofficialC++TFguide建议完整的TF。现在我想将它构建为一个单独的项目(共享库)，静态链接到TFLite并使用CMake作为构建系统。我尝试将自定义目标添加到我的CMakeLists.txt，这将使用Bazel构建TFLite:set(TENSORFLOW_DIR${CMAKE_SOURCE_DIR}/thirdparty/tensorflow)add_custom_target(TFLiteCOMMANDbazelbuild/

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

我正在开发的图形引擎出现了一个主要瓶颈，即顶点上的矩阵变换(几乎没有静态顶点)。到目前为止，我一直在用CPU转换顶点并每帧更新顶点缓冲区(数据复制本身是一个小瓶颈，但到目前为止是可以管理的)。所以我在想，如果我可以将网格缓冲区保留在GPU中，我可以在那里变换顶点并将变换后的顶点集返回到主内存以进行其他处理(后续处理需要更多的内部连接比GPU着色器允许)。这可能会消除当前代码中的瓶颈。关于如何做到这一点的任何提示？谢谢。 最佳答案 查看DX11中的流输出阶段:http://msdn.microsoft.com/en-us/librar