小编Psy*_*her的帖子

我在这里介绍一些代码

__constant__ int array[1024];

__global__ void kernel1(int *d_dst) {
   int tId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   d_dst[tId] = array[tId];
}

__global__ void kernel2(int *d_dst, int *d_src) {
   int tId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   d_dst[tId] = d_src[tId];
}

int main(int argc, char **argv) {
   int *d_array;
   int *d_src;
   cudaMalloc((void**)&d_array, sizeof(int) * 1024);
   cudaMalloc((void**)&d_src, sizeof(int) * 1024);

   int *test = new int[1024];
   memset(test, 0, sizeof(int) * 1024);

   for (int i = 0; i < 1024; i++) {
     test[i] = …

从以下链接阅读问题及其答案后

我脑子里还有一个问题.从我在C/C++中的背景; 我知道使用volatile它有它的缺点.并且在答案中指出,在CUDA的情况下,优化可以用寄存器替换共享数组,以volatile在不使用关键字时保留数据.

我想知道在计算(总和)减少时可能遇到的性能问题.例如

__device__ void sum(volatile int *s_data, int tid)
{
    if (tid < 16)
    {
        s_data[tid] += s_data[tid + 16];
        s_data[tid] += s_data[tid +  8];
        s_data[tid] += s_data[tid +  4];
        s_data[tid] += s_data[tid +  2];
        s_data[tid] += s_data[tid +  1];
    }
}

我正在使用减少经线.由于warp中的所有线程都是同步的,因此我认为不需要使用syncthreads()构造.

我想知道将删除关键字volatile弄乱我的总和(由于cuda优化)？没有volatile关键字可以使用这样的减少.

由于我多次使用此缩减功能,volatile关键字会导致性能下降吗？

I am trying to create a map using STL C++. But I am getting into problems and am not able to figure out whats exactly is wrong.

For demonstration purposes I put down my code here.

#include <map>
#include <iostream>
using namespace::std;

struct COORD{

    int X;
    int Y;

    bool operator<(const COORD &other) const { return X == other.X && Y == other.Y;}

    COORD(int x, int y) {
        X = x;
        Y = y;
    }
 };

struct CAR{

    double speed;
    double …