Question

我正在进行一些研究，并且非常适合使用CUDA。我使用的语言是C和C ++，这是与Nvidia的CUDA兼容的基本语言。在过去的一周里，我一直坚持尝试通过将CUDA与我的C ++代码集成来获得任何加速。

据我所知，就内存分配和释放而言，我正在正确地完成基础知识。但是，当涉及到实际加速计算时，我目前正在从非CUDA实现中获得不同的结果。

此外，CUDA实施也比普通非cuda版本低。

以下是我调用内核函数的函数。本质上，我将最初在此函数中的计算移动到内核函数中以便并行化它。 //计算输入之间的距离 void computeInput（int vectorNumber，double * dist，double ** weight）{

double *d_dist, **d_weight;


//cout << "Dist[0] Before: " << dist[0] << endl;

cudaMalloc(&d_dist, maxClusters * sizeof(double));
cudaMalloc(&d_weight, maxClusters * vector_length * sizeof(double));

//  cout << "Memory Allocated" << endl;

//copy variables from host machine running on CPU to Kernel running on GPU
cudaMemcpy(d_dist, dist, maxClusters * sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_weight, weight, maxClusters * vector_length * sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);

//  cout << "Variables copied to GPU Device." << endl;

//kernel currently being run with 1 blocks with 4 threads for each block.
//right now only a single loop is parallelized, I need to parallelize each loop individually or 2d arrays individually.
dim3 blocks(8,8);
dim3 grid(1, 1);
threadedInput<<<grid,blocks>>>(vectorNumber, d_dist, d_weight);

//  cout << "Kernel Run." << endl;  

//Waits for the GPU to finish computations
cudaDeviceSynchronize();

//cout << "Weight[0][0] : " << weight[0][0];

//copy back varaible from kernelspace on GPU to host on CPU into variable weight
cudaMemcpy(weight, d_weight, maxClusters * vector_length * sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(dist, d_dist, maxClusters * sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);
//  cout << "GPU Memory Copied back to Host" << endl;

cout << "Dist[0] After: " << dist[0] << endl;

cudaFree(d_dist);
cudaFree(d_weight);

//cout << " Cuda Memory Freed" << endl;
}

以下是内核函数。它是使用节点上的权重来计算距离的。

我想要做的是在不同的线程上执行循环的每次迭代。

我担心它正在做的是弄乱订单并执行错误的计算。我已经通过Stack Overflow和其他地方搜索了嵌套for循环并行化的帮助，但是他们都没有对我做错的事情有所了解。有什么建议吗？

__global__ void threadedInput(int vecNum, double *dist, double **weight)
{
int tests[vectors][vector_length] = {{0, 1, 1, 0},
                                     {1, 0, 0, 1},
                                     {0, 1, 0, 1},
                                     {1, 0, 1, 0}};
dist[0] = 0.0;
dist[1] = 0.0;
int indexX,indexY, incrX, incrY;
indexX = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
indexY = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
incrX = blockDim.x * gridDim.x; 
incrY = blockDim.y * gridDim.y; 

for(int i = indexY; i <= (maxClusters - 1); i+=incrY)
{
    for(int j = indexX; j <= (vectors - 1); j+= incrX)
    {       
        dist[i] += pow((weight[i][j] - tests[vecNum][j]), 2);
    }// end inner for
}// end outer for

}// end CUDA-kernel

我当前的输出：

Clusters for training input:

Vector (1, 0, 1, 0, ) Place in Bin 0

Vector (1, 1, 1, 0, ) Place in Bin 0

Vector (0, 1, 1, 1, ) Place in Bin 0

Vector (1, 1, 0, 0, ) Place in Bin 0

Weights for Node 0 connections:
0.74753098, 0.75753881, 0.74233157, 0.25246902, 

Weights for Node 1 connections:
0.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 

Categorized test input:

Vector (0, 1, 1, 0, ) Place in Bin 0

Vector (1, 0, 0, 1, ) Place in Bin 0

Vector (0, 1, 0, 1, ) Place in Bin 0

Vector (1, 0, 1, 0, ) Place in Bin 0
Time Ran: 0.96623900

预期输出（除了预期的时间应该至少快50％）

Clusters for training input:

Vector (1, 0, 1, 0, ) Place in Bin 0

Vector (1, 1, 1, 0, ) Place in Bin 1

Vector (0, 1, 1, 1, ) Place in Bin 0

Vector (1, 1, 0, 0, ) Place in Bin 1

Weights for Node 0 connections:
0.74620975, 0.75889148, 0.74351981, 0.25379025, 

Weights for Node 1 connections:
0.75368531, 0.75637331, 0.74105526, 0.24631469, 

Categorized test input:

Vector (0, 1, 1, 0, ) Place in Bin 0

Vector (1, 0, 0, 1, ) Place in Bin 1

Vector (0, 1, 0, 1, ) Place in Bin 0

Vector (1, 0, 1, 0, ) Place in Bin 1
Time Ran: 0.00033100

Answer 1

您应该阅读一些教程，首先是：https://devblogs.nvidia.com/easy-introduction-cuda-c-and-c/

基本上每个线程都执行内核代码，因此内部不应该有循环。

我引用：

设备代码

我们现在转到内核代码。

__global__
void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
{
  int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) y[i] = a*x[i] + y[i];
}

在CUDA中，我们使用全局声明＆gt;说明符定义内核，例如saxpy。设备代码中定义的变量不需要指定为设备变量，因为它们被假定驻留在设备上。在＆gt;这种情况下，n，a和i变量将由每个线程存储在＆gt;寄存器中，并且指针x和y必须是指向设备存储器＆gt;地址空间的指针。确实如此，因为当我们从主机代码启动它时，我们将d_x和d_y传递给了＆gt;内核。然而，前两个参数n＆gt;和a未在主机代码中明确传送到设备。＆gt;因为函数参数在C / C ++中默认按值传递，所以＆gt; CUDA运行时可以自动处理这些值到＆gt;设备的传输。 CUDA Runtime API的这一特性使得在＆gt; GPU上启动内核非常自然和简单 - 它几乎与调用C函数相同。

我们的saxpy内核中只有两行。如前所述，＆gt;内核由多个线程并行执行。如果我们希望每个线程＆gt;处理结果数组的元素，那么我们需要一种＆gt;区分和识别每个线程的方法。 CUDA定义变量＆gt; blockDim，blockIdx和threadIdx。这些预定义变量的类型为＆gt; dim3，类似于主机代码中的执行配置参数。＆gt;预定义变量blockDim包含每个线程块的维度＆gt;如在内核＆gt;启动的第二执行配置参数中所指定的。预定义变量threadIdx和blockIdx分别包含其线程块内的线程的索引＆gt;和网格内的线程块。表达式：

int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x

生成一个全局索引，用于访问数组的元素。我们未在此示例中使用它，但还有gridDim，其中包含在启动的第一个执行配置＆gt;参数中指定的＆gt;网格尺寸。

在使用此索引访问数组元素之前，将检查其值与元素数n的关系，以确保没有越界＆gt;内存访问。如果数组中的＆gt;元素的数量不能被线程块大小整除，并且＆gt;因此内核启动的线程数大于＆gt;数组大小，则需要进行此检查。内核的第二行执行＆gt; SAXPY的元素工作，而不是边界检查，它与SAXPY的主机实现的内部＆gt;循环相同。

if (i < n) y[i] = a*x[i] + y[i];

如何使用CUDA并行化嵌套for循环以在2D数组上执行计算

1 个答案: