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c++ - 在 CUDA 内核中使用 char 变量会受到惩罚吗？

coder 2023-11-13 原文

我似乎记得得到提示，我应该尽量避免在 CUDA 内核中使用 char，因为 SM 喜欢 32 位整数。使用它们会有一些速度损失吗？比如做起来是不是比较慢

int a[4];
int b = a[0] + a[1] + a[2] + a[3];
a[1] = a[3];
a2[0] = a[0]

比

char a[4];
char b = a[0] + a[1] + a[2] + a[3];
a[1] = a[3];
a2[0] = a[0]

在内核代码中？

注意事项:

  • 我对使用 char 值进行算术运算、执行比较以及将它们读写到内存中的惩罚很感兴趣。

最佳答案

预先快速说明:在 C/C++ 中，char 的符号是实现定义的。当使用 char 进行 8 位整数运算时，因此强烈建议根据计算需要使用 signed char 或 unsigned char .

在 CUDA 中使用 char 类型可能会对性能产生负面影响可能。我不建议使用 char 类型，除非内存大小限制(包括共享内存大小限制)或计算的性质特别需要它。

CUDA 是一种遵循基本 C++ 语言规范的 C++ 派生语言。 C++(和 C)指定在表达式中，类型比 int 窄的数据在进入计算之前必须扩展为 int。除非底层硬件的整数指令自带转换，这意味着需要额外的转换指令，这将增加动态指令数并可能降低性能。

请注意，在“as-if”规则下，允许编译器偏离抽象 C++ 执行模型:只要生成的代码表现得好像遵循抽象模型，即其语义相同，就允许消除这些转换操作。我最近的实验表明，CUDA 6.5 编译器正在积极应用此类优化，因此能够完全消除大多数转换操作，或者将它们合并到其他指令中。

然而，这并不总是可能的。一个简单的设计示例是以下内核，当使用 T = char 与 T = int 实例化时，它包含一个额外的转换指令 I2I.S32.S8 >。我通过在可执行文件上运行 cuobjdump --dump-sass 来转储机器代码来验证这一点。

template <class T>
__global__ void kernel (T *out, const T *in)
{
    int tid = threadIdx.x;
    if (threadIdx.x < 128) {
        T foo = 5 * in[tid] + 7 * in[tid+1];
        out [tid] = foo * foo;
    }
}

除了增加指令数外，使用 char 类型也会降低内存带宽，从而对性能产生负面影响。 GPU 内存子系统的设计使得可实现的全局内存总带宽通常随着访问宽度的增加而增加。对此的一种可能解释是跟踪内存访问的内部队列的深度有限，但可能还有其他因素在起作用。

char 类型由于用例的性质而自然出现，例如图像处理，人们可能想要研究 32 位复合类型的使用，例如 uchar4。在加载和存储操作期间使用更宽的类型可以提高内存带宽。 CUDA 有 SIMD intrinsics用于操作打包的 char 数据，使用它们可以有益地减少动态指令数。请注意，SIMD 内在函数仅在 Kepler GPU 上完全由硬件支持，在 Fermi CPU 上完全模拟，在 Maxwell GPU 上部分模拟。我看到轶事证据表明，与单独处理每个字节相比，即使是模拟版本仍然可以提供性能优势。我建议在任何特定用例的上下文中验证这一点。

在 CUDA Best Practices Guide 的第 11.1.3 节中也非常简短地提到了这个问题。 :

The compiler must on occasion insert conversion instructions, introducing additional execution cycles. This is the case for...

  • functions operating on char or short whose operands generally need to be converted to an int.
  • ...

关于c++ - 在 CUDA 内核中使用 char 变量会受到惩罚吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26993351/

amp43codecharstrongc++cperformancetypescuda

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