CUDA运行时API允许我们使用变量数量的参数triple-chevron语法启动内核:
my_kernel<<<grid_dims, block_dims, shared_mem_size>>>(
first_arg, second_arg, and_as_many, as_we, want_to, etc, etc);
但关于&#34;协作&#34;内核,CUDA编程指南说(section C.3):
要启用网格同步,启动内核时是 必须使用,而不是
<<<...>>>
执行配置 语法,cuLaunchCooperativeKernel
CUDA运行时启动API:cudaLaunchCooperativeKernel( const T *func, dim3 gridDim, dim3 blockDim, void **args, size_t sharedMem = 0, cudaStream_t stream = 0 )
(或等同的CUDA驱动程序)。
我宁愿不必编写自己的包装代码来构建指针数组......运行时API中是否真的没有设施可以避免这种情况?
答案 0 :(得分:2)
答案是否定的。
在幕后,<<< >>>
语法扩展如下:
deviceReduceBlockKernel0<<<nblocks, 256>>>(input, scratch, N);
变为:
(cudaConfigureCall(nblocks, 256)) ? (void)0 : deviceReduceBlockKernel0(input, scratch, N);
并发出样板包装函数:
void deviceReduceBlockKernel0(int *in, int2 *out, int N) ;
// ....
void deviceReduceBlockKernel0( int *__cuda_0,struct int2 *__cuda_1,int __cuda_2)
{
__device_stub__Z24deviceReduceBlockKernel0PiP4int2i(_cuda_0,__cuda_1,__cuda_2);
}
void __device_stub__Z24deviceReduceBlockKernel1P4int2Pii( struct int2 *__par0, int *__par1, int __par2)
{
__cudaSetupArgSimple(__par0, 0UL);
__cudaSetupArgSimple(__par1, 8UL);
__cudaSetupArgSimple(__par2, 16UL);
__cudaLaunch(((char *)((void ( *)(struct int2 *, int *, int))deviceReduceBlockKernel1)));
}
即。当您明确使用内核启动API时,工具链只是自动执行您在代码中手动(或通过花哨的生成器模板)所做的事情,无论是传统的单一启动还是新的协作启动API。在不推荐使用的API版本中,有一个内部堆栈可以为您执行脏工作。在较新的API中,您可以自己创建参数数组。同样的,只是不同的狗粮。
答案 1 :(得分:1)
FWIW你可以通过void * args传递任意结构(从API文档中不是很明显)。在这种情况下,编译器会根据函数签名计算sizeof并将正确的大小复制到内核,这一点并不明显。 API文档似乎没有详细说明。
struct Param { int a, b; void* device_ptr; };
Param param{aa, bb, d_ptr};
void *kArgs = {¶m};
cudaLaunchCooperativeKernel(..., kArgs, ...);
答案 2 :(得分:0)
我们可以使用以下解决方法(需要--std=c++11
或更高版本):
namespace detail {
template <typename F, typename... Args>
void for_each_argument_address(F f, Args&&... args) {
[](...){}((f( (void*) &std::forward<Args>(args) ), 0)...);
}
} // namespace detail
template<typename KernelFunction, typename... KernelParameters>
inline void cooperative_launch(
const KernelFunction& kernel_function,
stream::id_t stream_id,
launch_configuration_t launch_configuration,
KernelParameters... parameters)
{
void* arguments_ptrs[sizeof...(KernelParameters)];
auto arg_index = 0;
detail::for_each_argument_address(
[&](void * x) {arguments_ptrs[arg_index++] = x;},
parameters...);
cudaLaunchCooperativeKernel<KernelFunction>(
&kernel_function,
launch_configuration.grid_dimensions,
launch_configuration.block_dimensions,
arguments_ptrs,
launch_configuration.dynamic_shared_memory_size,
stream_id);
}