Question

这是我的代码。我有一组（x，y）对。我想为每个坐标计算最远点。

#define GPUERRCHK(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, bool abort=true)
{
   if (code != cudaSuccess)
   {
      fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
      if (abort) exit(code);
   }
}

__device__ float computeDist( float x1, float y1, float x2, float y2 )
{
    float delx = x2 - x1;
    float dely = y2 - y1;
    return sqrt( delx*delx + dely*dely );
}

__global__ void kernel( float * x, float * y, float * dev_dist_sum, int N )
{
    int tid = blockIdx.x*gridDim.x + threadIdx.x;
    float a = x[tid];  //............(alpha)
    float b = y[tid];  //............(beta)
    if( tid < N )
    {
    float maxDist = -1;
    for( int k=0 ; k<N ; k++ )
    {
        //float dist = computeDist( x[tid], y[tid], x[k], y[k] ); //....(gamma)
        float dist = computeDist( a, b, x[k], y[k] );             //....(delta)
        if( dist > maxDist )
        maxDist = dist; 
    }
    dev_dist_sum[tid] = maxDist;
    }
}

int main()
{
.
.

    kernel<<<(N+31)/32,32>>>( dev_x, dev_y, dev_dist_sum, N );
    GPUERRCHK( cudaPeekAtLastError() );
    GPUERRCHK( cudaDeviceSynchronize() );

.
.

}

我有一台NVidia GeForce 420M。我已经证实cuda在我的电脑上使用它。当我运行上面提到的N = 50000的代码时，内核无法启动抛出错误消息“未指定的错误消息”。然而，它似乎适用于较小的值，如10000.

另外，如果我注释掉alpha，beta，delta（请参阅代码中的标记）并取消注释gamma，则代码甚至可以用于大的N值，如50000或100000.

我想使用alpha和beta，以便通过使用线程内存而不是全局内存来减少内存流量。

如何排序此问题？

Answer 1

@mkuse。 gridDim可以被视为网格中线程块的2-D空间排列，blockDim是线程的3-D空间排列。例如，dim3 gridDim（2,3,1）表示x方向上的2个线程块和y方向上的3个线程块。你可以达到的最大值是65536 = 2 ^ 16。 dim3 blockDim（32,16,1）处于线程粒度。 x方向上的32个线程和y方向上的16个线程总共构成512个线程。您可以使用线程ID访问每个线程。但是，由于您有多个块，因此必须使用相应的blockdims和griddims来标识线程。

Cuda Kernel无法启动

1 个答案: