kernel_function<<<grid, block>>>(argument list); CHECK(cudaDeviceSynchronize()); cudaDeviceSynchronize:阻塞主机进程,直到所有设备进程处理完毕。(常在测试中使用,如果在release版本的代码段中使用,相当于抹去了多进程加速的优势) kernel执行时间 ok,制定了检查功能后,我们来看看如何计算函数执行时间。 我们根据第...
考虑下面的应用场景:我们可以将 Host2Device Memcpy,Call Kernel Function,和 Device2Host Memcpy 三个操作组合成流水线并行的工作流(如下图示意),每个时刻设备最多可以同时执行三个 CUDA 操作,提升了 GPU 硬件的并行度和利用率。 关于流水线并行带来性能提升,在很多教程中有过讨论,本处就不赘述了。相关信息可以参...
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1.3 设置kernel call参数【核心调用】 进行多线程运算,我们首先要进行kernel call的参数设置。 第一,我们要设置区块数和线程数,通常来件,我们设置每个区块的线程数不超过512或者1024。每个区块中的参数都可以通过他们所在的连续存储空间进行共享。我们只能设置数量,不能控制具体的区块和线程位置。 假如我们在一个块里设...
cuda内核执行以及运行时和驱动程序 API 之间的互操作性 cuda内核执行以及运行时和驱动程序 API 之间的互操作性 17.3. 内核执行 cuLaunchKernel()启动具有给定执行配置的内核。 参数作为指针数组(在 cuLaunchKernel()的最后一个参数旁边)传递,其中第 n
CUfunction vecAdd; cuModuleGetFunction(&vecAdd, cuModule, "VecAdd"); // Invoke kernel int threadsPerBlock = 256; int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; void* args[] = { &d_A, &d_B, &d_C, &N }; ...
cudaErrorMissingConfiguration = 52,"__global__ function call is not configured" 很遗憾,有关这一问题的错误代码我并没有从任何网站中找到,也从未亲身经理过。文档中称出错原因是在调用cudaLaunchKernel()函数前没有调用cudaConfigureCall()函数产生配置,但事实上所有的核函数调用都可以使用三连尖括号<<<>>>配...
如果所有参数的传递都正确。 则你的kernel可能存在逻辑BUG。 这就需要耐心慢慢的找了。 4 如果错误是出现在,例如回传的时候, 则往往可能是上一步的kernel出现异步错误(如果你用的是同步cudaMemcpy的话)。此时依然需要检查kernel的。(例如,出现Unspecified Launch Failure, 或者cudaErrorUnknown, 或者具体性的kernel出错...
simple.cu(133): error: kernel launch from __device__ or __global__ functions requires separate compilation mode simple.cu(233): error: a __global__ function call must be configured 2 errors detected in the compilation of "simple.cu". ...
The device function being invoked (usually via cudaLaunchKernel()) was not previously configured via the cudaConfigureCall() function. cudaErrorPriorLaunchFailure = 53 Deprecated This error return is deprecated as of CUDA 3.1. Device emulation mode was removed with the CUDA 3.1 release. This ...