for循环每次都要判断终止条件后才决定是否继续往下执行,循环展开省掉大量判断还提升了内存带宽利用率,因为访存指令读取数据速度慢,所以每次多来点尽量把内存带宽拉满 比如这个程序: for (int i=0;i<100;i++) { a[i]=b[i]+c[i]; } //循环体内每次只操作一个数,如果改成下面这样每次操作4个数 效率就高...
当warp去执行循环时( 线程ID去做for的判断条件 或者 for里有线程ID的if条件 ),会产生分支冲突,增加指令数。 所以循环展开可以有效避免分支冲突,提高性能。 3)循环展开在GPU中的应用 编译器会默认展开带有循环计数的小循环(比如上述例子中的N是常数的话)。而#pragma unroll 指令则可用于控制任何给定循环的展开。它...
vmem[tid]+=vmem[tid+1]; 第一步定义 volatile int类型变量我们先不说,我们先把最后这个展开捋顺一下,当只剩下最后下面三角部分,从64个数合并到一个数,首先将前32个数,按照步长为32,进行并行加法,前32个tid得到64个数字的两两和,存在前32个数字中 接着,到了我们的关键技巧了 然后这32个数加上步长为16...
### CUDA并行化嵌套的for循环 ### 基础概念 CUDA是一种并行计算平台和API,它由NVIDIA公司开发,用于在其GPU(图形处理单元)上进行通用计算。CUDA提供了一层底层的内存管...
循环展开无论是在CPU还是GPU上,都可以有效的提高应用程序运行速度。以下是一个循环体float sum=0; for(int i=0;i<n;++i) { sum+=a[i]; }循环部分展开for(int i=0;i<n;i+=2) { sum cuda加速pytorch cuda 循环展开 寄存器 #pragma 转载 mob64ca140b82e3 2023-12-21 15:34:40 169阅读 ...
今天我们来做循环展开,GPU喜欢确定的东西,像前面讲解执行模型和线程束的时候,明确的指出,GPU没有分支预测能力,所有每一个分支他都是执行的,所以在内核里尽量别写分支,分支包括啥,包括if当然还有for之类的循环语句。 如果你不知道到为啥for算分支语句我给你写个简单到不能运行的例子: ...
在编程当中我们经常会遇到需要重复执行的步骤，想要让计算机能够重复执行某些逻辑，就需要使用循环。
看for循环的代码,s 是访问内存的步长stride,随着迭代的深入,每一下一层的stride都会变成2倍,第一次是1,然后一次是2,4,8. 每个block的结果最终加到tid=0的线程里面.这是访问的存储的部分.计算部分: 第一次是tid[0]计算0,1两个元素,tid[2]计算2,3元素...t[14]计算14,15元素. 所以...
for(int stride=16;stride>0;stride=stride>>1){if(tx<stride)data[0][col]+=data[0][col+stride];__syncthreads();} 在reduce_nobankconflict核函数为基础使用循环展开对CUDA归约实现进行优化,经过优化的代码如下所示。 经过循环展开优化后消除了代码中的循环判断语句使得线程束内的32个线程均处于活跃状态,...
1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。 循环展开代码例子: 1#include<iostream>2usingnamespacestd;34intmain(){5intsum=0;6for(inti=1;i<=100;i++){7sum+=i;8}910sum=0;11for(inti=1;i<=100;i=i+5){12sum+...