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在Ubuntu 11.04上的computeprof中启动应用程序时,我收到以下警告:

所选计数器"gld指令8bit","gld指令16bit","gld指令32bit","gld指令64bit","gld指令128bit","gst指令8bit","gst指令16bit","gst指令32bit","gst指令64bit","gst指令128bit"可能导致GPU内核的运行时间超过驱动程序的看门狗超时限制.在这种情况下,驱动程序将终止GPU内核,从而导致应用程序错误,并且分析数据将不可用.选择这些计数器时,建议将X Config选项"Interactive"设置为false.

我在哪里设置此配置选项？

在Ubuntu上分析应用程序时,我也没有得到64b和128b加载和存储的任何计数,而我在OS X上运行分析器时看到它们."交互式"配置选项是否也会影响这个？请注意,内核似乎没有超时; 它们在默认超时30秒之前完成.

这是Ubuntu上的CUDA 4.0.17和OS X上的4.0.19.

我正在使用c ++为我的计算动力学研究开发一些代码.我的代码解决了稀疏和密集的矩阵,生成网格,并在最微不足道的意义上做类似的操作.我需要并行化我的代码以减少计算时间并为此目的使用OpenMP.

但仔细观察一下商用代码,比如ANSYS CFX,我发现该软件中使用的并行化方案是MPICH2,它是MPI的一种实现方式.

所以你有很多并行化工具/ API:

• OpenMP的
• MPI
• 英特尔线程构建模块
• 并行线程
• 微软PPL

我使用了其中一些工具,并使用每个工具在本地计算机上获得100%的CPU使用率.

在选择合适的并行化工具时,我不知道应该注意什么标准.什么样的应用需要哪种工具？上述任何一项可用于研究目的吗？其中哪些主要用于商业软件？

我正在编写一个代码合成器,将高级模型转换为CUDA C代码.作为测试模型,我使用的是Mandelbrot生成器应用程序,它在GPGPU上并行执行每个XY坐标的迭代计数.图像为70x70像素,XY坐标范围为(-1,-1)到(1,1).为简单起见,应用程序需要一个大型float数组,其中每组3个元素包含X和Y坐标,后跟最大迭代次数.GPGPU上的每个线程都接收指向每个3组集开头的指针并计算迭代计数.

当最大迭代次数小于5,500,000时,合成的CUDA代码可以正常工作,但是当它高于此值时,输出就会变得完全虚假.为了说明,请参阅以下示例:

正常输出max_it设置为5,000,000时:

output[0]: 3
output[1]: 3
output[2]: 3
output[3]: 3
output[4]: 3
output[5]: 3
output[6]: 3
output[7]: 3
output[8]: 3
output[9]: 4
output[10]: 4
output[11]: 4
output[12]: 4
output[13]: 4
output[14]: 4
output[15]: 5
output[16]: 5
output[17]: 5
output[18]: 5
output[19]: 5
output[20]: 6
output[21]: 7
output[22]: 9
output[23]: 11
output[24]: 19
output[25]: 5000000
output[26]: 5000000
output[27]: 5000000
...
output[4878]: 2
output[4879]: 2
output[4880]: 2
output[4881]: 2
output[4882]: 2
output[4883]: 2
output[4884]: 2
output[4885]: …