我想准备我的CUDA内核来处理大量的粒子(远远超过65535,这是gridDim的最大值)。我尝试为任何<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>
值创建适当的线程索引映射。
我写了这个:
__global__ void step_k(float* position, size_t numElements, unsigned int* blabla)
{
unsigned int i = calculateIndex();
if (i < numElements){
blabla[i] = i;
}
}
__device__ unsigned int calculateIndex(){
unsigned int xIndex = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
unsigned int yIndex = blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;
unsigned int zIndex = blockIdx.z*blockDim.z+threadIdx.z;
unsigned int xSize = gridDim.x*blockDim.x;
unsigned int ySize = gridDim.y*blockDim.y;
return xSize*ySize*zIndex+xSize*yIndex+xIndex;
}
我用这种方式:
void CudaSphFluids::step(void)
{
//dim3 threadsPerBlock(1024, 1024, 64);
//dim3 numBlocks(65535, 65535, 65535);
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 256, 1);
unsigned int result[256] = {};
unsigned int* d_results;
cudaMalloc( (void**) &d_results,sizeof(unsigned int)*256);
step_k<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_position, 256, d_results);
cudaMemcpy(result,d_results,sizeof(unsigned int)*256,cudaMemcpyDeviceToHost);
CLOG(INFO, "SPH")<<"STEP";
for(unsigned int t=0; t<256;t++) {
cout<<result[t]<<"; ";
}
cout<<endl;
cudaFree(d_results);
Sleep(200);
}
似乎没问题(从0到255增加数字):
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 1, 1);
适用于:
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 3, 1);
但是当我尝试运行它时:
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 5, 1);
有:
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 10, 1);
和更大的值,如:
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 256, 1);
它变得疯狂:
然后我尝试使用智能家伙网站上的另一个映射:
__device__ int getGlobalIdx_3D_3D()
{
int blockId = blockIdx.x
+ blockIdx.y * gridDim.x
+ gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z;
int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
+ (threadIdx.z * (blockDim.x * blockDim.y))
+ (threadIdx.y * blockDim.x)
+ threadIdx.x;
return threadId;
}
但遗憾的是它不起作用。 (数字不同,但也错了)。
任何想法是什么原因造成这种奇怪的表演?
我在GeForce GTX 560Ti(sm_21)上使用CUDA 6.0,在NSight上使用VS2012。
答案 0 :(得分:1)
这是每块请求65536个线程:
dim3 threadsPerBlock(256, 256, 1);
这在任何当前的CUDA GPU上都是不可接受的,limited to either 512 or 1024 threads per block。
这些也会在每个块中启动太多线程:
dim3 threadsPerBlock(256, 5, 1);
dim3 threadsPerBlock(256, 10, 1);
首先将proper cuda error checking添加到您的计划中。我建议在发布之前在任何CUDA代码上执行此操作。您将获得更多信息,其他人将能够更好地帮助您。
虽然您没有显示完整的内核,但您的内核索引似乎已正确设置为3D索引。因此,这可能只是修改这一行:
dim3 numBlocks(1, 1, 1);
您可能希望从GPU中获得合理的性能。