更加平衡的实现 在概述前面的CUDA kernel后我们发现它并不比在CPU上运行的Numpy版本快多少。原因是裁剪的数量(约为100)并没有高到利用GPU的力量,而GPU的力量依赖于高度并行化。因此,更加精细的做法是设置blocks的数量为$M\times D$:每一个block处理一个裁剪的2D片段,即$D^2 \times C$个体积块。 template<typ...
#define CUDA_1D_KERNEL_LOOP(i, n) \ for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; i < n; \ i += blockDim.x * gridDim.x) 每个block开辟的线程数1024; #define THREADS_PER_BLOCK 1024 双线性插值 template <typename scalar_t /* scalar_t: 是一个宏,特化的时候会传入具体...
根据矩阵运算CPU的代码,我们得到GPU运算的代码如下所示(详细源代码参看:MatMulKernel1D): https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMul1DKernel.cu __global__voidMatMulKernel1D(float*C,float*A,float*B,constintwh,constintwC,constin...
x % kCudaWarpSize; // 如果lane_id=0,表示当前线程是一个warp的0号线程 CUDA_1D_KERNEL_LOOP(i, n) { const bool is_positive = (x[i] > 0); int32_t warp_mask = __ballot_sync(__activemask(), static_cast<int>(is_positive)); if (lane_id == 0) { mask[i / kCudaWarpSize] ...
当CUDA Kernel中的循环过长时,可能会导致以下问题: 执行时间过长:循环的迭代次数过多会导致每个线程块(thread block)的执行时间变长,从而影响整个程序的性能。 为了解决这个问题,可以考虑以下优化方法: 1.1. 减少循环迭代次数:通过算法优化或数据结构优化,减少循环的迭代次数,从而减少执行时间。
CUDA_1D_KERNEL_LOOP(index, nthreads) { // +0.5 shift removed int imageWidth = width; int imageHeight = height; // (n, c, ph, pw) is an element in the pooled output // 1. 提取基础数据 int n = index; int pw = n % pooled_width; ...
template<typenameT>__global__voidPReluForwardGpu(constint32_telem_cnt,constint32_talpha_size,constint32_tinner_size,constT* x,constT* alpha, T* y){CUDA_1D_KERNEL_LOOP(i, elem_cnt) {constT x_i = x[i];constT alpha_i = alpha[(i / inner_size) % alpha_size];y[i] = x_i >...
CUDA_1D_KERNEL_LOOP(index, nthreads) { // (n, c, ph, pw) is an element in the pooled output // 1. 求出pw,ph,c,n,为了后面从bottom_data进行索引 int pw = index % pooled_width; int ph = (index / pooled_width) % pooled_height; ...
cudaKernelNodeAttrValue node_attribute; // Kernel level attributes data structure node_attribute.accessPolicyWindow.base_ptr = reinterpret_cast<void*>(ptr); // Global Memory data pointer node_attribute.accessPolicyWindow.num_bytes = num_bytes; // Number of bytes for persistence access. ...
kernel配置为1D grid和1D block: dim3 block (blocksize,1); dim3 block ((siize+ block.x –1) / block.x,1); 编译: $ nvcc -O3 -arch=sm_20 reduceInteger.cu -o reduceInteger 运行: $ ./reduceInteger starting reduction at device0: Tesla M2070 ...