Проблема совместного использования памяти между потоками при использовании загрузчика nvptx от clang

Вопрос или проблема

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
void print_array(float *a, const int N, char *d);

int main (int argc, char **argv, char **envp) {

float shared[3];
int tid=__nvvm_read_ptx_sreg_tid_x();

if(tid == 0) {shared[0]=1.0;shared[1]=2.0;shared[2]=3.0;}
if(tid<3){
    printf('%f check vector [%d] \n', shared[tid]);
    print_array(shared, 3, 'shared-vector');
 __syncthreads();
    return 0;
}
};

void print_array(float *b, const int N, char *d) {
    int i;
    for(i=0; i<N; i++)
            printf("\n%s[%d,%d]: %f\n",d, i,__nvvm_read_ptx_sreg_tid_x(), b[i]);
}

Ответ или решение

Вопрос, связанный с использованием общей памяти между потоками в среде clang под целевой платформой nvptx64-nvidia-cuda, стал актуальным в свете последних улучшений в библиотеке libc для GPU. Рассмотрим предоставленный код и с которым связана ваша проблема, а также возможные пути ее решения.

Описание проблемы

Ваша основная проблема заключается в том, что потоки, работающие с массивом shared, не получают ожидаемые значения (только первый поток возвращает корректные данные, а остальные – нули). Это может быть связано с особенностями управления памятью в архитектуре NVIDIA PTX и тем, как компилятор clang обрабатывает общую память.

Анализ исходного кода

float shared[3];
int tid=__nvvm_read_ptx_sreg_tid_x();

В коде вы определяете массив shared, который должен быть доступен всем потокам. Однако, при использовании глобального массива shared возможны две проблемы:

1. Отсутствие явного указания на использование общей памяти: В коде не явно указано, что массив shared следует интерпретировать как общую память между потоками. В CUDA, чтобы использовать общую память, необходимо явно аннотировать её, например, с помощью __shared__.

2. Распараллеливание и синхронизация: После записи потоками данных в shared необходимо использовать __syncthreads() перед доступом к элементам массива другими потоками. На текущий момент использование __syncthreads() происходит в конце функции main, что может привести к тому, что потоки попытаются получить доступ к элементам массива до завершения записи.

Рекомендации по устранению проблемы

1. Использование совместной памяти:
   Измените определение массива на следующее:

   __shared__ float shared[3];

2. Корректная синхронизация:
   Убедитесь, что все потоки синхронизированы после записи значений и перед тем, как их читать:

   if(tid == 0) {
      shared[0] = 1.0;
      shared[1] = 2.0;
      shared[2] = 3.0;
   }
   
   __syncthreads(); // Добавьте это здесь
   
   if(tid < 3) {
      printf("%f check vector [%d] \n", shared[tid]);
      print_array(shared, 3, "shared-vector");
   }

Динамическая память

Что касается вашего вопроса о динамической общей памяти, то в CUDA существует такая возможность. Вы можете использовать cudaMalloc для выделения динамической памяти, которая будет доступна для всех потоков. Например:

float *d_shared;
cudaMalloc((void**)&d_shared, 3 * sizeof(float));

Потом каждый поток может записывать и считывать данные из выделенной памяти. Не забудьте о необходимости его освобождения после использования.

Заключение

С учетом вышеизложенного, ваша основная ошибка лежит в неправильном управлении общей памятью и отсутствующей синхронизации. Явное объявление общей памяти и правильная организация синхронизации между потоками должны помочь решить проблему. Использование динамической памяти — это более сложный, но мощный инструмент, который требует четкого управления ресурсами.

Если у вас есть дальнейшие вопросы или нужна помощь с конкретной реализацией, не стесняйтесь обращаться!