__global__ void kernel(x, y, z)
{
if (j > 0 && i > 0 && j < nj-1 && i < ni-1) {
...
}
}
int main()
{
// Указываем наши 2D размеры
const int ni = 200;
const int nj = 100;
const int size = ni * nj * sizeof(float);
// это правильный ответ
dim3 threads_per_block(32, 16, 1);
dim3 number_of_blocks((nj/tblocks.x)+1, (ni/tblocks.y)+1, 1);
return 0;
}
В этом коде размер данных составляет 100 x 200. Изначально я использовал следующее
dim3 threads_per_block(16, 16, 1);
dim3 number_of_blocks(16, 16, 1);
У меня было бы 256 x 256 = 65,536 полных потоков, что гораздо больше необходимого количества потоков для покрытия области 200 x 100 (20,000 потоков). Поэтому я думаю, что размер сетки достаточно велик, чтобы покрыть данные. Но я всегда получаю неправильные результаты. Как только я делаю размер сетки всего на один блок больше, чем размер данных, все работает отлично. Может кто-нибудь объяснить мне, почему?
Я думал, что мне не нужно слишком беспокоиться о том, как настроить сетку, пока она больше чем данные, и я могу использовать “if statement”, чтобы выбрать диапазон потоков, которые я хочу использовать для расчета. Но, как видно, это не так.
Ответ
В вашем вопросе затрагивается важный аспект работы с CUDA — правильная настройка сетки и блоков для обработки данных. Давайте разберёмся с вашими наблюдениями и ошибками более подробно.
1. Понимание потоков и блоков
Когда вы создаёте ядро CUDA, вы задаёте количество потоков в блоке и количество блоков в сетке. Как вы правильно заметили, ваше первоначальное начинание с dim3 threads_per_block(16, 16, 1); и dim3 number_of_blocks(16, 16, 1); приводит к тому, что у вас получается 256 x 256 = 65,536 потоков. Это количество потоков значительно превышает необходимое число для обработки 200 x 100 = 20,000 элементов.
2. Размер сетки
Ваша первоначальная настройка сетки подразумевает, что вы намерены запустить 65,536 потоков. CUDA позволяет вам это сделать, но проблема заключается в том, как потоки работают с памятью и как механизм управления потоками устроен в CUDA. Когда у вас больше потоков, чем необходимое количество для выполнения работы, в результате могут возникнуть "соревнования" между потоками, что может привести к неправильным результатам.
3. Использование if условного оператора
Ваша идея об использовании условного оператора if внутри ядра, чтобы ограничить потоки, работающие с вашим массивом, является хорошей, но в CUDA это может привести к неоптимальной работе. Потоки в CUDA работают слайсами (warp), и если вы используете условные операторы, это может вызывать неэффективности. Например, некоторые потоки могут быть неактивны, в то время как другие выполняют свои задачи, что ведёт к снижению производительности.
Если ваша настройка сетки слишком велика, некоторые потоки будут выходить за пределы вашего массива и, следовательно, могут приводить к неопределенному поведению, как, например, доступ к памяти вне границ массива.
4. Решение
Ваша конечная настройка, где вы используете dim3 threads_per_block(32, 16, 1); и dim3 number_of_blocks((nj/tblocks.x)+1, (ni/tblocks.y)+1, 1);, является правильной. Убедитесь, что вы правильно определяете количество блоков и потоков, чтобы гарантировать, что не происходит выхода за пределы ваших данных.
При разработке ядер CUDA важно учитывать:
- Количество необходимых потоков: Убедитесь, что количество потоков соответствует вашему объем данных.
- Корректные рамки: Используйте условные операторы для проверки индексов, но делайте это с осторожностью, чтобы избежать падения производительности из-за неактивных потоков.
- Тестирование и отладка: Всегда тестируйте ваши ядра на небольших объёмах данных, чтобы удостовериться, что они работают правильно, прежде чем расширить масштаб.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете достичь более стабильного и эффективного выполнения ваших CUDA-приложений.