何时发生在块级序列化的原子操作?如果我有以下代码:
__global__ void sum (int *input){
if ( threadIdx.x == 0)
__shared__ int result = 0;
__syncthreads();
atomicAdd(result,input[threadIdx.x+blockDim.x*blockId.x]);
}
这种序列化是否发生在块级?我一般不明白“块级序列化”意味着什么,因为据我所知,操作总是由线程执行。
在clone (2)手册页中,对于子栈,它提到了
Since the child and calling process may share memory, it is not possible for the child
process to execute in the same stack as the calling process.
有没有人能具体解释一下,“共享内存”是如何让它变得不可能的。OTOH,一种普遍的看法是,一个线程中的函数执行顺序将与其他线程不同,因此我们需要另一个堆栈。
谢谢,卡皮尔
我是Cuda开发方面的新手,我决定开始编写小示例,以了解它是如何工作的。我决定分享我所做的核函数,并计算两个大小相等的矩阵的对应行之间的平方欧几里德距离。
__global__ void cudaEuclid( float* A, float* B, float* C, int rows, int cols )
{
int i, squareEuclDist = 0;
int r = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; // rows
//int c = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y
在什么情况下,应该在volatile内核的共享内存中使用CUDA关键字?我知道volatile告诉编译器永远不要缓存任何值,但我的问题是关于共享数组的行为:
__shared__ float products[THREADS_PER_ACTION];
// some computation
products[threadIdx.x] = localSum;
// wait for everyone to finish their computation
__syncthreads();
// then a (basic, ugly) reduction:
if (threadIdx.x
我有一个迭代计算,它涉及到每次迭代中的傅里叶变换。
在高层次上,它看起来如下:
// executed in host , calling functions that run on the device
B = image
L = 100
while(L--) {
A = FFT_2D(B)
A = SOME_PER_PIXEL_CALCULATION(A)
B = INVERSE_FFT_2D(A)
B = SOME_PER_PIXEL_CALCULATION(B)
}
我正在使用“袖口”库进行转换。
现在的问题是我总是在处理全局记忆,
基本上,如果有办法用
在Django中,我有一个简单的测试用例失败:
模型(app/models.py):
from django.db import models
class M(models.Model):
condition = models.CharField(max_length=80, db_index=True)
测试(app/tests.py):
from django.test import TestCase
import threading
import time
from app.models import M
def insert():
time.sleep(0.3)
我有一个对延迟敏感的应用程序,它由2逻辑部件组成,可以并行运行。我最初的设计是使每个逻辑部分成为一个独立的程序,并在不同的核心上运行它们,通过文件传递信息,映射共享内存。但是,在知道来自同一个进程的甚至两个线程都可以在单独的核心中运行之后,我想将这两个程序合并成一个进程,每个进程都运行在一个与独立内核绑定的线程上。而且,由于进程中的所有线程共享内存空间,我可以消除共享内存,直接使用程序内存空间,这样会更快。
我的推理正确吗?如果正确,那么将应用程序分离为 process 而不是在一个进程中使用线程关联有什么好处?
当我在上面看到时,我好奇地想知道答案。因此,我编写了下面的代码来测试原子操作在不同场景中的性能。该操作系统是Ubuntu12.04与CUDA 5.5和设备是GeForce GTX780 (开普勒架构)。我用-O3标志和CC=3.5编译了代码。
#include <stdio.h>
static void HandleError( cudaError_t err, const char *file, int line ) {
if (err != cudaSuccess) {
printf( "%s in %s at line %d\n",