我有一个CUDA内核,有一堆我想要展开的循环.现在我做:
void mykernel(int* in, int* out, int baz) {
#pragma unroll
for(int i = 0; i < 4; i++) {
foo();
}
/* ... */
#pragma unroll
for(int i = 0; i < 6; i++) {
bar();
}
}
等等.我想告诉(提示)我的C/C++编译器展开所有这些循环,而不需要为每个循环单独提示.但是,我不希望在该函数中展开文件中所有代码中的所有循环.
如果这是GCC,我可以这样做:
__attribute__((optimize("unroll-loops")))
void mykernel(int* in, int* out, int baz) {
for(int i = 0; i < 4; i++) {
foo();
}
/* ... */
for(int i = 0; i < 6; i++) {
bar();
}
}
或者使用选项push-and-popping.我能用CUDA做些什么吗？
我在 Internet 上的一个盒子上安装了 Eclipse。
我找到了我想安装的这个包，但我只有它的更新 URL，没有存档文件，我可以复制到断开连接的机器上，并dropins/像其他一些扩展一样放入它的 Eclipse文件夹中。
在连接到 Internet 的机器上，我如何获取/创建存档文件，只能访问更新 URL？
笔记：
我正在尝试编写一个函数来确定任意数量的参数的平均值,所有这些参数都具有相同的类型.出于学习目的,我试图使用可变参数模板函数来做到这一点.
这是我到目前为止:
template<typename T, class ... Args>
T Mean(Args ... args)
{
int numArgs = sizeof...(args);
if (numArgs == 0)
return T(); // If there are no arguments, just return the default value of that type
T total;
for (auto value : args...)
{
total += value;
}
return total / numArgs; // Simple arithmetic average (sum divided by total)
}
当我尝试编译它(使用MS Visual Studio 2013)时,我收到以下编译错误:
error C3520: 'args' : parameter pack must be expanded in this context (test.cpp)
我该如何正确"解包" args …
据我所知,cudaMallocManaged通过消除主机和设备上显式内存分配的需要,简化了内存访问.考虑主机内存明显大于设备内存的情况,例如16 GB主机和2 GB设备,这些现在相当常见.如果我正在处理从外部数据源读取的大尺寸输入数据,例如4-5 GB.我是否被迫采用明确的主机和设备内存分配(因为设备内存不足以同时容纳)或者CUDA统一内存模型是否有办法解决这个问题(例如,根据需要自动分配/解除分配)？
我有关于以下问题的查询:
假设我们有一个9*7图片(x方向7像素,y方向9像素),假设4*4线程块和每个warp 8个线程,有多少warp将有控制偏差？
这里如何组织块和经线？对于x或水平方向,我可以假设每行2个块.类似地,对于垂直方向,每列3个块.但是,经线将如何组织？有人可以指出warp的线程id,以及控制分歧发生的情况(Thread ids等).
谢谢
在准备一些演示文稿的背景下,我想到我不知道Haswell核心可以同时执行的整数运算次数的理论极限.
我曾经天真地假设"英特尔核心有HT,但这可能是并行化不同类型的工作,所以可能核心最大化其与256位AVX操作的并行性,所以8个整数运算可以在每个时钟周期发出(并假设不错流水线,8完成)." - 所以8个操作/循环.
但后来我注意到这篇文章,它告诉我Haswells(和Sandy Bridges)有3个调度端口可以提供向量单元.那么真正的数字24整数运算/周期？
PS - 我意识到在实践中你可能需要实际从内存中读取所有数据,其带宽将是限制因素.或者QPI太慢了.
我想要printf()CUDA内核中的某些内容。[《编程指南》建议[1]：
#include <stdio.h>
__global__ void helloCUDA(float f)
{
printf("Hello thread %d, f=%f\n", threadIdx.x, f);
}
但这只是包括标准C库的stdio.h。为什么那是必要的？CUDA的printf()行为与stdio的行为不同printf()；我当然不需要那里的所有其他东西。
我试图使用ExternalProject模块：
ExternalProject_Add( googlebenchmark
GIT_REPOSITORY "https://github.com/google/benchmark.git"
TLS_VERIFY ON
CMAKE_CACHE_DEFAULT_ARGS -DBENCHMARK_ENABLE_TESTING:BOOL=OFF
SOURCE_DIR "${CMAKE_BINARY_DIR}/third_party/gbenchmark"
INSTALL_DIR "${CMAKE_BINARY_DIR}/third_party" )`
我遇到了一个问题：由于某种原因，该模块不会转发在（父）cmake 以及 CMAKE_BUILD_TYPE 中使用的编译器。
我尝试使用 CMAKE_CACHE_DEFAULT_ARGS 直接设置 CMAKE_CXX_COMPILER，但它并没有安静地解决。
对于这种行为有一个合理的解释吗？是否有正确的（cmake-ish）方法将当前使用的编译器/构建配置转发到ExternalProject？
我正在研究一些定义的C ++代码
#define LIKELY(x) (__builtin_expect((x), 1))
我想知道-为什么不使用内联函数？即为什么不
template <typename T> inline T likely(T x) { return __builtin_expect((x), 1); }
（或许
inline int likely(int x) { return __builtin_expect((x), 1); }
因为x应该是某些条件检查的结果）
宏和函数应该基本相同，对吗？但是后来我想知道：也许是因为__builtin_expect...在内联辅助函数中工作的不同吗？
我无法覆盖使用模板参数包扩展指定的基类的虚方法 - 而重写方法将显示实际的相关类型.这是一个MCVE:
#include <iostream>
template <typename... Ts>
class A { virtual void foo(Ts&&...); };
class B : public A<int, unsigned> {
void foo(int x, unsigned y) override { std::cout << "here"; }
};
int main() {
B b;
}
编译它(标准设置为C++ 11或C++ 14),我得到:
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)a.cpp:9:7: error: ‘void B::foo(int, unsigned int)’ marked override, but does not override void foo(int x, unsigned y) override { ^
c++ virtual-functions variadic-functions variadic-templates c++11