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
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
用于记录下在windows下安装pytorch3d过程，方便后期查阅，在安装过程中，以下链接提供了非常大的帮助。pytorch3DWindows下安装经验总结Pytorch3dInstallation1安装Anaconda2创建环境condacreate-nigevpython=3.9condaactivateigev3安装cuda及cudnn 先安装gpu驱动，本机选用537.34，安装好以后在conda下用命令nvidia-smi可以查看当前驱动支持的最高cuda版本。 结合将使用的pytorch版本，本机选择安装CUDA11.7，然后下载Cudnn8.8.1并
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
