时间戳

首页 > 解决方案 > Cuda GPU编译，我认为它没有使用GPU

c++ - Cuda GPU编译，我认为它没有使用GPU

问题描述

我尝试学习CUDA。它与 C 非常相似。我尝试在我的 GPU 中运行一些代码。但我认为这并不快，我认为这与我的代码有关。我想只有我 __global__ void func(ull* num1, ull* num2, ull* sum)在 GPU 上工作。这就是我要的。但这并不快。我应该怎么办。

typedef uint64_t ull;

#define E1 1
#define E2 5000000000000000

__global__ void func(ull* num1, ull* num2, ull* sum)
{
    for (ull i = *num1; i <= *num2; i++)
    {
        sum[0] += i;
    }
}

int main()
{
    ull n1 = E1;
    ull n2 = E2;
    ull sum = 0;

    ull* d_n1;
    ull* d_n2;
    ull* d_sum;

    cudaMalloc(&d_n1, sizeof(ull));
    cudaMalloc(&d_n2, sizeof(ull));
    cudaMalloc(&d_sum, sizeof(ull));

    cudaMemcpy(d_n1, &n1, sizeof(ull), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_n2, &n2, sizeof(ull), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_sum, &sum, sizeof(ull), cudaMemcpyHostToDevice);

    func <<<1,1000>>> (d_n1, d_n2, d_sum);

    cudaMemcpy(&sum, d_sum, sizeof(ull), cudaMemcpyDeviceToHost);

    std::cout << sum << std::endl;

    cudaFree(d_n1);
    cudaFree(d_n2);


    return 0;
}

标签： c++cudanvidiagpgpugpu

解决方案

GPU 和 CUDA 并不是“神奇地使程序快速运行”的技术。您必须并行化您的算法并使用多个线程。

目前，您的代码将在所有相关内核上的相同内存上执行完全相同的操作，这不仅浪费资源，而且还会绊倒自己，因为所有这些并发内存地址到同一位置会相互损害.

对数组求和也不是并行执行的“微不足道”的事情。您必须拆分和合并任务，递归处理。

你真的，绝对必须了解 GPU 的工作原理以及如何利用它们带来的东西。

推荐阅读