简单OpenACC内核中向量子句的上下文非法
是指在使用OpenACC编程模型时，向量子句（vector clause）在某些情况下被错误地应用于不支持向量化的上下文中，导致编译错误或运行时错误。
向量子句是OpenACC的一种指令，用于指定在并行计算中对数据进行向量化处理。它可以提高计算性能，使得循环迭代等操作可以同时处理多个数据元素。然而，在某些情况下，向量子句的使用可能是不合适的，例如：
- 数据依赖性：如果循环迭代中存在数据依赖性，即后续迭代的计算结果依赖于前面迭代的结果，那么向量化可能会导致错误的结果。在这种情况下，向量子句的上下文就是非法的。
- 数据类型不支持向量化：某些数据类型不支持向量化操作，例如复数类型或自定义结构体类型。在这种情况下，向量子句的上下文也是非法的。
- 循环迭代次数不确定：如果循环迭代次数在编译时无法确定，例如由用户输入或运行时计算得出，那么向量子句的上下文也是非法的。
针对简单OpenACC内核中向量子句的上下文非法问题，可以采取以下解决方法：
- 检查数据依赖性：在使用向量子句之前，仔细检查循环迭代中是否存在数据依赖性。如果存在依赖性，可以考虑使用其他OpenACC指令来优化代码，例如并行循环指令（parallel loop directive）或数据复制指令（data copy directive）。
- 使用合适的数据类型：确保在向量化操作中使用的数据类型是支持向量化的。如果存在不支持向量化的数据类型，可以考虑将其转换为支持向量化的类型，或者重新设计算法以避免使用不支持向量化的数据类型。
- 动态确定循环迭代次数：如果循环迭代次数在编译时无法确定，可以考虑使用动态循环指令（dynamic loop directive）或并行循环指令（parallel loop directive）来处理这种情况。
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相关·内容
我正在尝试编译一个简单的OpenACC基准测试： void foo(const float * restrict a, int a_stride, float * restrict c, int c_stride) {
#pragma acc parallel copyin(a[0:a_stride*256]) copyout(c[0:c_stride*256])
#pragma acc loop vector(128)
{
for (int i = 0; i < 256; ++i) {
float sum = 0;
for (int j = 0;
浏览 45提问于2021-07-01得票数 0
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我试图理解为什么我的OpenACC代码在Nvidia V100 GPU上的运行速度是AMDMI-250 GPU的17036.0939901倍。它是一个简单的矩阵-矩阵乘法码.下面是我在Nvidia V100 GPU上获得的输出，它花费了2.2043999284505844E-002秒：
[ilkhom@topaz-3 MCCC-FN-GPU_DEV]$ cat acc.f90
!nvfortran -fast -Minfo=accel -acc -gpu=lineinfo,ptxinfo acc.f90
program main
implicit none
integer :: nkgmax
浏览 13提问于2022-12-01得票数 0
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2回答
假设我有一个这样的构造：
for(int i=0;i<5000;i++){
const int upper_bound = f(i);
#pragma acc parallel loop
for(int j=0;j<upper_bound;j++){
//Do work...
}
}
其中f是i的单调递减函数。
由于没有设置num_gangs、num_workers和vector_length，所以OpenACC选择了它认为合适的调度。
但是，它是在每次遇到语用时重新选择这样的调度，还是只在第一次遇到该语用时重新选择一次？
查看PGI_ACC_TIME的输出
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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OpenACC内核在通用图形处理器和寄存器、共享内存操作或其他方面的代码复杂性会降低多少，从而开始成为性能瓶颈？
此外，是否有一些点，太少的任务和传输到GPU和内核的开销会成为瓶颈？
缓存大小和代码是否适合指示每个内核的最佳任务或其他内容？
与潜在的性能相比，每个内核的OpenACC开销有多大?不同的指令会有很大的差异吗？
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
1回答
我希望通过使用OpenACC来减少代码的运行时，但不幸的是，当我使用OpenACC时，输出变为零。
萨贾德**
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <openacc.h>
#include<time.h>
#include <string.h>
#include <malloc.h>
#define NX 201
#define NY 101
#define NZ
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
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我已经用简单的openACC衍生品编译了一个程序。编译过程很好，没有错误。但是，当我运行程序时，出现了一个通用的“调用cuStreamSynchronize返回错误700:内核执行期间的非法地址”错误。
我运行cuda-memcheck并得到以下错误。有没有人能帮我找出问题？
========= CUDA-MEMCHECK
simpleGridingRatio: 300
========= Invalid __global__ read of size 4
========= at 0x000007a8 in /home/forwardSolver/ChannelCppSolver.h
浏览 81提问于2019-07-16得票数 0
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许多OpenACC教程假设编译器/加速器将通过自动检查依赖项并确保循环实际上是可并行化的来检查正确性。然而，OpenACC规范似乎没有提到任何关于强制正确性分析的内容。OpenACC编译器是否有义务检查循环是否真的是可并行化的，如果不是就放弃？
浏览 17提问于2016-04-19得票数 1
1回答
我有以下示例代码：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#ifdef _OPENACC
#include <openacc.h>
#endif
#define N 1000
int main() {
#ifdef _OPENACC
acc_init(acc_device_not_host);
printf(" Compiling with OpenACC support \n");
#endif
double * a;
int n
浏览 19提问于2018-05-10得票数 0
2回答
我构建了一些使用C++的OpenACC代码，并将其与PGI编译器一起编译，以便在Tesla上使用。
编译成功，无需任何警告。
我运行程序并得到两个错误：
call to cuStreamSynchronize returned error 717: Invalid address space
call to cuMemFreeHost returned error 717: Invalid address space
互联网似乎对此知之甚少，只是建议，这样问题就会自动被掩盖起来。我不喜欢那种解决办法。
我如何调试它呢？
如果C++代码只在CPU上运行，我会启动gdb，进行回溯，然后说：“啊哈！
浏览 7提问于2017-09-06得票数 1
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我需要澄清如何使用OpenACC在设备上映射循环。我也不确定块、翘曲和线程的作用。
如果我有这样的循环：
#pragma acc parallel loop
for(i=0; i<1024; i++){
vector[i] += 1;
}
我的GPU支持“每个块的最大线程= 1024”。如何将循环并行为块？我的第一个想法是，一个块就足以处理这些操作，因为向量有1024个元素。在本例中，我认为块由1024个线程组成，每个线程对应于具有不同索引vector[i] += 1;的操作i。
是我对线程正确的理解吗？
我会有32股32股的线。他们是怎么被处决的？它们都能同时运行吗？
浏览 4提问于2020-12-27得票数 0
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1回答
在OpenMP中，可以通过以下方式在循环中使用共享变量
#pragma omp parallel for shared(foo) private(bar)
在OpenACC中，我们有一个private子句，但没有shared子句。另一方面，还有copy、copyin、copyout等数据子句。
有时，我们使用加速器，它们有自己的私有内存，但也可以访问公共内存。
在这种情况下，我们可能希望加速器避免将数据复制到它自己的私有内存中，而是在公共内存中的实例上操作。
我们如何告诉OpenACC不要复制数据呢？
浏览 34提问于2017-03-03得票数 0
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2回答
GPU上的强缩放
、、、
我想研究一下我的并行GPU代码(用OpenACC编写)的强大扩展性。使用GPU进行强扩展的概念--至少据我所知--比CPU更模糊。建议解决问题的大小和增加GPU的数量。然而，我相信在GPU中有一些强大的扩展，例如在流多处理器上(在中)。
OpenACC和CUDA的目的是明确地将硬件抽象给并行程序员，并将她限制在他们的三层编程模型上，包括帮派(线程块)、工作人员(翘曲)和向量(SIMT线程组)。我的理解是，CUDA模型的目标是为其线程块提供可伸缩性，这些线程块是独立的，并且映射到SMX。因此，我看到了两种利用GPU进行强缩放的方法：
修正问题大小，并将每个块的线程块大小和线程数设置为任意常量
浏览 2提问于2014-11-11得票数 2
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1回答
您好，我正在使用CAPS OpenACC编译器，但当我试图获得一些初步的配置文件结果时，出现了一些问题。
首先，我通过声明HMPPRT_LOG_LEVEL="info“来运行代码，这将生成一些带有时间戳的配置文件结果。
[ 2.612337] ( 0) INFO : Upload edgelengths[0:129600] (element_size=8, queue=none, location=gravity_openacc.c:50)
[ 2.613485] ( 0) INFO : Call __hmpp_acc_region__2ha750yb (q
浏览 2提问于2013-03-13得票数 0
2回答
我在一些使用OpenACC指令的C++代码上使用pgc++编译器，我想知道是否有一个编译器选项可以禁用隐式杂注生成，如果用户省略了所需的杂注，则会在编译代码时执行该选项。例如，在使用-Minfo=accel标志编译我自己的代码时，我看到以下消息： Generating implicit copy(beam_endpoint_grid_idx,beam_endpoint_world_frame[:]) [if not already present]
Generating implicit copyin(R[:][:]) [if not already present]
Generating
浏览 42提问于2021-01-04得票数 0
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我正在尝试使用openACC改进Fortran代码的性能，但是编译器显示在设备和主机之间有许多传输 我尝试使用数据区域来减少内存移动 这是代码的一部分，完整的子程序用于使用LU求解方程 !EXCHANGING AND ELIMINATING COLUMNS
!$acc data copy(a(:,k:n))create(a(:,k:n))
!$acc kernels
DO J = K + 1, N
TQ = A(M, J)
浏览 15提问于2019-05-15得票数 1
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我目前正在写一篇关于编译器级别的自动并行化技术状况的报告。关于OpenACC标准，有几个编译器可用，例如PGI编译器、CAPS或CRAY编译器。但是，我想知道是否对CAPS编译器有特定的限制，这些限制没有记录在OpenACC标准中？我意识到，2.0a可能有一些限制，因为这个标准还没有完全实现，但是有什么我应该注意的陷阱吗？
浏览 1提问于2014-02-18得票数 0
1回答
-示例代码
for (body1 = 0; body1 < NBODIES; body1 ++) {
for (body2=0; body2 < NBODIES; body2++) {
OUT[body1] += compute(body1, body2);
}
}
-阻塞代码
for (body2 = 0; body2 < NBODIES; body2 += BLOCK) {
for (body1=0; body1 < NBODIES; body1 ++) {
for (body22=0; body22 < BLOCK;
浏览 1提问于2016-10-14得票数 0
2回答
我已经使用支持OpenAcc的PGI编译器在GPU上启动了大约3年的代码，但是到目前为止，我无法理解“内核”和“并行”这两个术语之间的区别。我在“OpenAcc入门指南”中读到：
并行构造
定义应该编译以便在加速器设备上并行执行的程序区域。
核构造
定义程序的区域，该区域应该被编译成一系列内核，以便在加速器设备上执行。
我不明白“加速器设备上的并行执行”和“编译成一系列用于在加速器设备上执行的内核”之间的区别。如果加速器设备是GPU，那么所有的代码都编译成某种大小的CUDA内核(我的意思是CUDA网格和块)，这些CUDA内核是在CUDA线程中在GPU上执行的，不是吗？内核的“序列”是什
浏览 1提问于2019-12-17得票数 1
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1回答
单步模式
、、
是否有相当于x86的单步模式的SPARC？我想要的是在每条指令之后停止执行，并将控制流移动到一个陷阱处理程序或类似的地方。
我曾想过在延迟执行槽中使用ta指令，但是当前面的指令是一个分支指令时，它就不能工作了。
浏览 2提问于2018-09-16得票数 3
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我正在尝试将一些代码与OpenACC并行化。
#pragma acc parallel loop reduction (+:matriz())
for(auto i = 0; i <= (width-siz); i += siz)
for(auto j = 0; j <= (width-siz); j += siz)
for(auto k = 0; k <= (width-siz); k += siz)
for(auto l = 0; l <=
浏览 2提问于2021-03-05得票数 2
1回答
我听说OpenACC不能有效地处理if语句，应该尽量避免使用它。
例如，在device/OpenACC中执行类似的操作(使用两个if语句进行循环)是不好的：
for (m=0; m<polygon2.num_vertices; m++) {
polygon2Vertex1 = listOfpolygon2Vertex[m];
if ((m+1) == polygon2.num_vertices){
// last vertex, so we get last and the first vertex
polygon2Vertex2 =
浏览 10提问于2016-08-12得票数 1
4回答
我对OpenACC是个新手，它是一个新的图形处理器加速编程标准。据我所知，OpenACC是一种编译器指令语言，我们可以直接在任何我们想要的地方加速代码，而不需要改变整个代码。这个编程标准将适用于图形处理器，这也不同于OpenMP。
现在我的疑虑出现在这里..
我们有用于加速的OpenCL，现在是OpenACC(它非常容易使用，只需给出编译器提示)。对于主机程序加速，我们可以简单地放上编译器指令，那么如果我们有一个内核呢？也就是说，现在我想写我的GPU(c语言)的代码，我必须做什么？像OpenCL一样，我需要写example.c &example.cl吗？那么需要添加OpenACC编译器
浏览 3提问于2013-01-31得票数 6
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我试图在GPU上复制矢量阵列的向量。
我试过使用OpenACC版权条款。copyin子句不复制我数组的所有底层数据。当我试图访问基础向量数据时，在运行时会出现一个“非法入口访问”错误。
vector<int32_t> *k1p = new vector<int32_t>[bin_num];
for (int i = 0; i < bin_mum; i++) {
//......
k1p[i].push_back(i);
}
#pragma acc kernels loop independent copyin(k1p[0:bin_num])
for (in
浏览 1提问于2018-12-19得票数 1
1回答
我正在使用CAPS OpenACC编译器。我尝试在OpenACC杂注行中的struct数据类型中使用动态数组。我的代码是这样的：
struct Structure{
int val[n];
int length;
int *valdyn;
};
#pragma acc parallel copyin(sa,sb) copyout(c[0:n])
{
#pragma acc loop
for (int i = 0; i < n; i++)
c[i] = sa.valdyn[i] + sb.valdyn[i];
浏览 1提问于2014-01-09得票数 0
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1回答
OpenACC嵌套循环依赖错误
、、、、
我需要一些使用OpenACC并行计算模型(C++)的帮助。问题如下：
在propup和propdown函数中，变量W，hbias，vbias (它应该得到每次迭代的更新)和计算方法之间存在依赖关系，但通过在不可用的代码上使用OpenACC。因此，每次迭代函数都会得到W的初始值和偏差。请注意，如果并行化发生在较低的级别，它将不会获得好处。代码如下：
void RBM::contrastive_divergence(int ** train_X, double learning_rate, int k) {
int * input = new int[n_visible];
浏览 18提问于2017-01-27得票数 1
我是OpenACC的新手。我有一个与使用#pragma acc data指令的结构化数据传输相关的查询。根据网站
数据指令定义了一个代码区域，其中GPU数组保留在GPU上，并在该区域的所有内核之间共享。
我确实理解copy子句的用法。我想知道这个指令是否可以不用任何子句来使用？
我阅读了OpenACC 2.7规范。这一部分不清楚子句是否为强制性。我的理解是，如果定义了数据区域而没有显式地指定任何数据，那么该区域中使用的所有数据都将隐式地保留在整个数据区域的GPU上。
#pragma acc data
{
#pragma acc kernels
// Kernel 1
浏览 5提问于2020-04-25得票数 0
2回答
我正在尝试在我拥有的一些Fortran代码上实现OpenACC。代码由一个外部时间步进循环(不能并行化)组成，在循环中有许多嵌套循环。这些嵌套循环可以并行化，但需要按顺序运行(即A、B、C)。
我想将整个过程卸载到GPU，因为GPU和CPU之间的数据传输跨越了许多时间步骤，这是一种令人望而却步的惩罚。下面的伪代码说明了我目前的方法：
!$acc data copy(ALL THE DATA THAT I NEED)
DO iter = 1, NT
value = array_of_values(iter)
!$ acc kernels
!PART A
!$acc loo
浏览 1提问于2019-01-24得票数 0
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1回答
我想用cublasDgemm()替换对"cblas_dgemm()“的调用。这是Shark机器学习库的原始包装器：
inline void gemm(
CBLAS_ORDER const Order, CBLAS_TRANSPOSE TransA, CBLAS_TRANSPOSE TransB,
int M, int N, int K,
double alpha, double const *A, int lda,
double const *B, int ldb,
double beta, double *C, int ldc
){
浏览 12提问于2015-12-10得票数 0
当我用OpenACC编译代码时，我得到了错误信息:如果还没有出现
#include<iostream>
#include<openacc.h>
using namespace std;
int main(){
int i,j,sum=0;
#pragma acc parallel loop copyin(i,j) copyout(sum)
for(int i=0;i<100;i++){
#pragma acc loop
for(int j=0;j<200;j++){
sum=i+j;
}
浏览 6提问于2022-09-08得票数 0
1回答
减少OpenACC
、、、
这是一个矩阵向量乘法的Fortran子程序.在许多方面，这可能是老式的和低效的，但是现在我只是想让它与OpenACC指令一起工作，并且我正在试图弄清楚减少是如何工作的：
subroutine matrmult(matrix,invec,outvec,n)
integer:: n
real*8, intent(in):: matrix(n,n), invec(n)
real*8, intent(out) :: outvec(n)
real*8 :: tmpmat(n,n)
real*8 :: tmpscl
integer :: i,j,k
!$acc declare create(matr
浏览 2提问于2015-11-17得票数 0
1回答
我遇到了一种情况，需要多次重复循环的特定迭代。因此，在这个特定的迭代中，我将索引缩减一步，这样循环索引的下一个增量就没有什么区别了。
这种方法是我必须实现的方法，适用于多线程OpenMP代码。然而，它不适用于OpenACC (多核和tesla目标)。我得到以下错误：
Floating point exception (core dumped)
以下是这两种情况的代码：
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>
int main() {
int x = 52;
int c
浏览 1提问于2017-03-13得票数 0
在编译openacc代码时，我得到了以下警告: 215，在第239行，y的最后一个循环所需的标量最后一个值需要在第239行的y的最后一个循环之后，在第240行，在第240行，标量的最后一个值需要后循环，在第242行的第242号标量的最后一个循环中，需要的最后一个值是y的最后一个循环，在第248252行，y的最后一个循环所需的最后一个值为y。
这样的警告是否使程序按顺序运行，如何在OpenACC中使用lastvalue子句？
浏览 3提问于2017-03-01得票数 0
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我正试图用OpenACC编译一个程序，我遇到了以下错误
NVC++-W-1056- acc例程中使用的外部变量需要在#实用化acc创建()-i (sim_xy1.c: 1011) NVC++-W-1056中使用-在acc例程中使用的外部变量需要在#实用化acc创建()-j (sim_xy1.c: 1001) NVC++-1056中使用-在acc例程中使用的外部变量需要在#sim_xy1.c语用创建()-j (sim_xy1.c: 993) NVC++-W-1056中使用。acc在计算构造中创建()-i (sim_xy1.c: 985) NVC++-S-1065-不支持的嵌套计算构造，或acc例
浏览 7提问于2022-06-14得票数 0
我正在多个GPU上实现我的程序...我的PC中有两个GPU，我希望生成两个独立的流来处理这两个设备。我生成了两个流：
cudaStream_t *streams;
streams = (cudaStream_t*) malloc(nstreams * sizeof(cudaStream_t));
for(int j = 0; j < nstreams; j++){
cudaStreamCreate(&(streams[j]));
}
然后，根据SDK示例，我尝试使用设备id作为参数来调用内核。根据设备id，设置cudaDevice (cudaSetDevice(dev_
浏览 1提问于2012-07-17得票数 1
1回答
在GPU2.5规范的2.5.3节中，它说“当一个if子句出现时，编译器将生成两个构造副本，一个副本在加速器上执行，另一个副本在遇到的本地线程上执行。这”遇到本地线程“是什么意思?是不是调用OpenACC内核的cpu线程?如果是，当If子句的值为false时，封闭内核构造中的代码将在CPU上执行。
谢谢你的帮忙!彭小鹏
浏览 2提问于2017-12-15得票数 0
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这里是OpenACC的新手，所以请耐心等待:-)
我正在尝试移植一些Fortran代码来使用OpenACC，我发现了一种奇怪的行为(至少对我来说是这样)。
下面给出了代码，但正如您所看到的，只是一些嵌套循环，它们最终更新了变量zc，我将其复制出来。我试图在我认为需要的地方制作私有副本，并在那一刻明确规定所有循环都是独立的。现在，当我使用和不使用OpenACC进行编译时，如果删除" if (mu2-mup2.ne.q2) cycle“行，一切都是正常的，但是如果该行存在，那么使用OpenACC计算的zc结果与不使用OpenACC计算的结果非常不同。
你知道为什么这句话会给我带来麻烦吗？
浏览 1提问于2017-05-11得票数 0
我正在尝试将一个openMp程序转换成openAcc程序。我遇到了threadprivate指令。我需要知道在openAcc中是否有这样的指令，如果openAcc中没有这样的指令，如何处理这样的情况。
浏览 2提问于2013-02-13得票数 0
1回答
我对OpenACC非常陌生，我不太了解数据移动和“#语用acc数据”子句。
我有一个用C编写的程序，代码的摘录是这样的：
#pragma acc data create(intersectionSet[0:intersectionsCount][0:4]) // line 122
#pragma acc kernels // line 123
for (int i = 0; i<intersectionsCount; i++){ // line 124
intersectionSet[i][0] = 9; // line 125
}
intersectionsCount的值为21
浏览 2提问于2016-06-02得票数 0
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在调用之后使用内存分配安全吗？
例如。
cuCtxCreate()
void *d_buffer;
cuMemAlloc(d_buffer, ....);
cuCtxDestroy();
// In another place but same thread
cuCtxCreate();
kernel_call<<<..>>>(d_buffer); // Use the device allocation previously created
浏览 1提问于2018-04-21得票数 0
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2回答
OpenACC中的嵌套指令
、、、、
我正在尝试使用OpenACC的嵌套特性来激活gpu卡的动态并行性。我有Tesla40c，我的OpenACC编译器是PGI15.7版。
我的代码太简单了。当我试图编译以下代码时，编译器会返回以下消息
PGCC-S-0155-Illegal context for pragma: acc parallel loop (test.cpp: 158)
PGCC/x86 Linux 15.7-0: compilation completed with severe errors
我的代码结构：
#pragma acc parallel loop
for( i = 0; i < N; i++ )
浏览 7提问于2015-08-12得票数 1
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4回答
我想知道openacc和openmp之间的主要区别是什么。MPI，cuda和opencl呢？我理解openmp和mpi之间的区别，特别是关于共享和分布式内存的部分，它们中的任何一个都允许混合gpu-cpu处理设置吗？
浏览 6提问于2013-10-21得票数 27
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我试图优化我的代码，我只使用OpenACC来加速代码。在下面的示例中插入CUDA是否是一种好方法？在这种情况下，设备只使用u_device和v_device。使用cudaMalloc可以确保我在设备内存上分配内存，而不是在主机内存上分配内存。
int size = NVAR * sizeof(double);
// Declare pointers that will point to the memory allocated on the device.
double* v_device;
double* u_device;
// Allocate memory on the devic
浏览 5提问于2022-08-19得票数 0
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我想用C语言中的OpenACC并行化一个基于粒子方法的流体流动代码。我是OpenACC的新手，正在尝试理解它的基础知识，同时目前正在将它应用于多核计算机上的代码。稍后，我将尝试将其卸载到GPU。我在代码中的for循环中添加了一些#杂注。在代码的一部分中，当我编译没有-fast的代码时，它编译没有任何问题，但只并行外部循环，但是，当我在编译代码的过程中包含-fast时，它会给我一些数据依赖消息，并且内部循环没有并行化。在阅读了可用的文献后，我尝试了许多方法，包括使用带有指针声明的限制，使用原子和例程语句等，但到目前为止似乎没有什么有效的方法。这部分代码的节略版本如下：
<code>A
浏览 13提问于2019-12-03得票数 0
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我正在使用openacc使用pgi编译器。我想知道如何在运行时分析有关内存使用的代码，特别是共享内存？
非常感谢你的帮助！
贝扎德
浏览 7提问于2015-08-14得票数 0
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我一直在尝试用一个简单的代码来使用OpenACC，但是我想我并不完全理解如何编写嵌套的OpenACC循环，或者私有是做什么的。我尝试并行化的例程是：
SUBROUTINE zcs(zc,kmin,kmax,ju2,jl2)
INTEGER, INTENT(IN) :: kmin,kmax
浏览 2提问于2018-04-16得票数 0
我在编译OpenACC编译器的代码调试中遇到了一些问题。(pgcc 15.7)
我希望显示或转储OpenACC区域中的变量和数组值。(变量和数组位于GPU的内存空间上)
但是我不能在printf内核区域使用OpenACC。
我尝试使用cuda-gdb和Nsight(来自NVIDIA)。但当遇到PGI库时，它就不起作用了。
在OpenACC内核区域中是否有显示变量值的解决方案？
或者一些调试OpenACC的方法？
浏览 7提问于2015-08-11得票数 4
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我正试图理解如何使用OpenACC将计算卸载到GCC 5.3上的nvidia GPU。我搜索的东西越多，我就越困惑。我发现的所有指南，都涉及重新编译整个gcc，以及两个名为nvptx-tools和nvptx-newlib的libs。其他消息来源称，OpenACC是GOMP库的一部分。其他消息来源称，OpenACC支持的发展只会在GCC 6.x上继续。我还读到，GCC的主要早午餐是对OpenACC的支持。但是，如果我用-fopenacc和-foffload=nvptx-non编译一个程序，那就不管用了。有人能向我解释一下用gcc OpenACC 5.3+编译和运行5.3+到底需要什么吗？
为
浏览 5提问于2016-07-09得票数 2
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我正在使用一个玩具示例(见下面)尝试新的PGI社区版本(17.4)，在调用acc_init时，我在CUDA驱动程序api中得到了一个错误。
再现错误的代码是：
#include <openacc.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <stdio.h>
int main()
{
acc_init( acc_device_nvidia );
int ndev = acc_get_num_devices( acc_device_nvidia );
printf("Num OpenACC
浏览 4提问于2017-08-29得票数 0
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关于新的OpenMP 4.0，我有两个问题。
首先，我不明白目标数据和目标数据之间有什么区别？根据规范，目标数据创建了一个新的数据环境。那么，数据环境是什么呢？顺便问一下，我们可以将OpenMP目标数据比作OpenACC数据指令吗？
第二个问题如下：
extern void init(float*, float*, int);
extern void output(float*, int);
void vec_mult(int N)
{
int i;
float p[N], v1[N], v2[N];
init(v1, v2, N);
#pragma omp targe
浏览 2提问于2013-11-18得票数 0
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