使用协作组,您可以使用 g.shfl(warp_res, 0) 广播结果。 0 是领导线程的索引,它仅仅在活跃线程是组的一部分时才奏效(因为它是使用 coalesced_threads() 创建的)。 如果您喜欢使用原语函数,可以调用 _shfl_sync(),它具有以下签名,其中 T 是32位或64位整数或浮点类型。 T __shfl_sync(unsigned int mask, ...
/// active. The coalesced_threads() call, placed in that branch, will create (for each /// warp) a group, active, that has three threads (with /// ranks 0-2 inclusive). __global__ void kernel(int *globalInput) { // Lets say globalInput says that threads 2, 4, 8 should handl...
使用协作线程组,代码简洁明了。 __device__intatomicAggInc(int*ctr){autog=coalesced_threads();intwarp_res;if(g.thread_rank()==0)warp_res=atomicAdd(ctr,g.size());returng.shfl(warp_res,0)+g.thread_rank();} 使用原始函数,代码稍加复杂。 __device__intatomicAggInc(int*ctr){unsignedintacti...
使用协作组,您可以使用 g.shfl(warp_res, 0)广播结果。 0 是领导线程的索引,它仅仅在活跃线程是组的一部分时才奏效(因为它是使用 coalesced_threads() 创建的)。 如果您喜欢使用原语函数,可以调用 _shfl_sync(),它具有以下签名,其中 T 是32位或64位整数或浮点类型。 T__shfl_sync(...
1 coalesced_group active = coalesced_threads();// 在分支中,将当前活跃的线程创建为一个协作组 1. ● 发现模式。两个示例代码段等价,但没看懂在干什么。 1 { 2 unsigned int writemask = __activemask(); 3 unsigned int total = __popc(writemask); ...
数据长度为4,8或16bytes;地址连续;起始地址对齐;第N个线程访问第N个数据。 Coalesce可以大大提升性能 uncoalesced Coalesced方法:如果所有线程读取同一地址,不妨使用constant memory;如果为不规则读取可以使用texture内存 如果使用了某种结构体,其大小不是4 8 16的倍数,可以通过__align(X)强制对齐,X=4 8 16...
coalesced指的是显存读取需要是连续的, 这里也许你会有疑问, 在kernel1里就是按照连续的显存读的呀. 这里涉及到GPU的实际执行方式, 当一个thread在等读显存数据完成的时候, GPU会切换到下一个thread, 也就是说是需要让thread1读显存的数据和thread2的数据是连续的才会提升显存的读取效率, 在kernel1中明显不连续...
cg::coalesced_group g = cg::coalesced_threads(); int prev; // elect the first active thread to perform atomic add if (g.thread_rank() == 0) { prev = atomicAdd(ptr, g.size()); } // broadcast previous value within the warp ...
cg::coalesced_group active = cg::coalesced_threads(); // Match threads with the same label using match_any() int bucket = active.match_any(value); cg::coalesced_group subgroup = cg::labeled_partition(active, bucket); // Choose a leader for each partition (for example, thread_rank = ...
The outputs are coalesced by default as follows: (cuda-gdb) info cuda threads BlockIdx ThreadIdx To BlockIdx ThreadIdx Count Virtual PC Filename Device 0 SM 0 * (0,0,0 (0,0,0) (0,0,0) (31,0,0) 32 0x000000000088f88c acos.cu (0,0,0)(32,0,0) (191,0,0) (127,0,0) ...