我在其他地方读过cudaMalloc将跨内核同步。 (例如will cudaMalloc synchronize host and device?) 但是,我刚刚测试了这段代码并根据我在visual Profiler中看到的内容,似乎cudaMalloc没有同步。如果你将cudaFree添加到循环中, 同步。我正在使用CUDA 7.5。有谁知道cudaMalloc是否改变了它的行为?还是我错过了一些微妙之处?非常感谢!
__global__ void slowKernel()
{
float input = 5;
for( int i = 0; i < 1000000; i++ ){
input = input * .9999999;
}
}
__global__ void fastKernel()
{
float input = 5;
for( int i = 0; i < 100000; i++ ){
input = input * .9999999;
}
}
void mallocSynchronize(){
cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate( &stream1 );
cudaStreamCreate( &stream2 );
slowKernel <<<1, 1, 0, stream1 >>>();
int *dev_a = 0;
for( int i = 0; i < 10; i++ ){
cudaMalloc( &dev_a, 4 * 1024 * 1024 );
fastKernel <<<1, 1, 0, stream2 >>>();
// cudaFree( dev_a ); // If you uncomment this, the second fastKernel launch will wait until slowKernel completes
}
}
答案 0 :(得分:1)
你的方法存在缺陷,但你的结论对我来说是正确的(如果你查看你的个人资料数据,你应该看到长核和短核都花费相同的时间并快速运行非常 ,因为积极的编译器优化正在消除两种情况下的所有代码)。
我把你的榜样变成了更合理的东西
#include <time.h>
__global__ void slowKernel(float *output, bool write=false)
{
float input = 5;
#pragma unroll
for( int i = 0; i < 10000000; i++ ){
input = input * .9999999;
}
if (write) *output -= input;
}
__global__ void fastKernel(float *output, bool write=false)
{
float input = 5;
#pragma unroll
for( int i = 0; i < 100000; i++ ){
input = input * .9999999;
}
if (write) *output -= input;
}
void burntime(long val) {
struct timespec tv[] = {{0, val}};
nanosleep(tv, 0);
}
void mallocSynchronize(){
cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate( &stream1 );
cudaStreamCreate( &stream2 );
const size_t sz = 1 << 21;
slowKernel <<<1, 1, 0, stream1 >>>((float *)(0));
burntime(500000000L); // 500ms wait - slowKernel around 1300ms
int *dev_a = 0;
for( int i = 0; i < 10; i++ ){
cudaMalloc( &dev_a, sz );
fastKernel <<<1, 1, 0, stream2 >>>((float *)(0));
burntime(1000000L); // 1ms wait - fastKernel around 15ms
}
}
int main()
{
mallocSynchronize();
cudaDeviceSynchronize();
cudaDeviceReset();
return 0;
}
[注意需要POSIX时间功能,所以这不会在Windows上运行]
在速度相当快的Maxwell设备(GTX970)上,我看到循环中的cudaMalloc
次调用与配置文件跟踪中仍在执行的slowKernel
调用重叠,然后运行fastKernel
在另一个流中调用。我愿意接受最初的结论,即微小的时间变化可能会导致你在破碎的例子中看到的效果。但是,在此代码中,主机和设备跟踪之间0.5秒的同步时移似乎非常不可能。您可能需要更改burntime
调用的持续时间才能获得相同的效果,具体取决于您的GPU速度。
所以这是一个很长的说法,是的,看起来它是Linux上使用CUDA 7.5和Maxwell设备的非同步调用。我不相信这种情况一直都是这样,但是文档从来没有像我所知的那样,说是否应该阻止/同步。我无法访问较旧的CUDA版本和支持的硬件,以查看此示例对旧驱动程序和Fermi或Kepler设备的作用。