我正在尝试编写一个在内核中执行多个矢量点积的代码。我使用 cublas 库中的 cublasSdot 函数来执行矢量点积。这是我的代码:
using namespace std;
__global__ void ker(float * a, float * c,long long result_size,int n, int m)
{
float *sum;
int id = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
float *out1,*out2;
int k;
if(id<result_size)
{
cublasHandle_t handle;
cublasCreate(&handle);
out1 = a + id*m;
for(k=0;k<n;k++)
{
out2 =a + k*m;
cublasSdot(handle, m,out1,1,out2,1,sum);
c[id*n + k]= *sum;
}
}
}
int main()
{
int n=70000,m=100;
long result_size=n;
result_size*=n;
float * dev_data,*dev_result;
float * data = new float [n*m];
float * result = new float [result_size];
for (int i = 0; i< n; i++)
for(int j = 0; j <m;j++)
{
data[i*m+j]=rand();
}
cudaMalloc ((void**)&dev_data,sizeof(float)*m*n);
cudaMalloc ((void**)&dev_result,sizeof(float)*result_size);
cudaMemcpy( dev_data, data, sizeof(float) * m* n, cudaMemcpyHostToDevice);
int block_size=1024;
int grid_size=ceil((float)result_size/(float)block_size);
ker<<<grid_size,block_size>>>(dev_data,dev_result,result_size,n,m);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(result, dev_result, sizeof(float)*(result_size), cudaMemcpyDeviceToHost);
return 0;
}
我已经包含了cublas_v2库,并使用以下命令编译代码:
nvcc -lcublas_device -arch=sm_35 -rdc=true askstack.cu -o askstack
但我得到以下信息:
ptxas info : 'device-function-maxrregcount' is a BETA feature
任何人都可以告诉我该怎么办这个消息?
答案 0 :(得分:3)
这条消息是有信息的,正如talonmies所说。
NVCC的maxregcount选项用于指定内核可以使用的寄存器限制及其使用的所有设备功能:
如果内核限制为使用launch_bounds属性或--maxrregcount选项的一定数量的寄存器,则内核调用的所有函数不得使用超过该数量的寄存器;如果超过限制,则会给出链接错误。
请参阅:NVCC Doc : 6.5.1. Object Compatibility
似乎device-function-maxregcount仅用于覆盖设备功能的此值。因此,您可以在内核和设备函数上使用不同的最大寄存器数量。
对于设备功能,此选项会覆盖--maxregcount。
指定的值