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jeffersonz:
请问大神,这个插件记录下来的脚本为什么不能再Extendscr ...
PhotoShop - 记录PS的所有操作为JavaScript代码 -
cherishLC:
Andy__Zou 写道cherishLC 写道Andy__Z ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
Andy__Zou:
cherishLC 写道Andy__Zou 写道cherish ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
cherishLC:
Andy__Zou 写道cherishLC 写道Andy__Z ...
Eigen的编译选项;MKL的使用 -
Andy__Zou:
cherishLC 写道Andy__Zou 写道 您好,您的工 ...
Eigen的编译选项;MKL的使用
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
奇怪的是cuda samples中的deviceQuery程序给出的block大小的第一维可以到2^31,但实测还是只有655535!!!
程序输出如下:
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
奇怪的是cuda samples中的deviceQuery程序给出的block大小的第一维可以到2^31,但实测还是只有655535!!!
#include <cuda.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include <string> #include <sstream> #include <random> cudaDeviceProp getCudaDeviceProperties(int deviceIdx = 0) { cudaSetDevice(deviceIdx); cudaDeviceProp deviceProp; cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, deviceIdx); return deviceProp; } ///在GPU上跑的函数,被称为kernel function __global__ void productArray_bt_kernel(float *pa, float *pb, float *pResult, int N) { int idx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; if (idx < N) pResult[idx] = pa[idx] * pb[idx]; } ///kernel function 的辅助函数,用于自动分配内存、验证结果等;此处将内存的分配、拷贝放在了外部!因为同一参数要执行好多次 void productArray_bt(float *pa, float *pb, float *pResult, int N, int threadNum = 32) throw(std::string) { cudaError_t cudaStatus; int blockNum = (N - 1) / threadNum + 1; dim3 bd(blockNum, 1, 1); productArray_bt_kernel << <blockNum, threadNum >> > (pa, pb, pResult, N); // Check for any errors launching the kernel cudaStatus = cudaGetLastError(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { std::stringstream ss; ss << "productArray_bt_kernel launch failed: " << cudaGetErrorString(cudaStatus) << "\n\tblockNum=" << blockNum << ";\tthreadNum=" << threadNum << ";\t"; std::string errStr = ss.str(); //std::cerr << errStr << std::endl; throw errStr; } // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns // any errors encountered during the launch. cudaStatus = cudaDeviceSynchronize(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { std::stringstream ss; ss << "cudaDeviceSynchronize returned error code" << cudaStatus << "after launching addKernel!" << "\n\tblockNum=" << blockNum << ";\tthreadNum=" << threadNum << ";\t"; std::string errStr = ss.str(); //std::cerr <<errStr<< std::endl; throw errStr; } } void TestProductSpeed() { float *pa, *pb, *pResult; // host copies float *d_a, *d_b, *d_c; // device copies int N = 5; for (N = 1; N <= (1 << 20); N *= 2) { std::cout << "\n\n**************数组长度为 " << N << " 的测试\n"; int size = sizeof (float)* N; // Allocate space for device copies of pa, pb, pResult cudaMalloc((void **)&d_a, size); cudaMalloc((void **)&d_b, size); cudaMalloc((void **)&d_c, size); pa = new float[N]; pb = new float[N]; pResult = new float[N]; for (int i = 0; i < N; ++i) { pa[i] = i; pb[i] = i * 10; } // Copy inputs to device cudaMemcpy(d_a, pa, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, pb, size, cudaMemcpyHostToDevice); //std::cout << "blockDim.x=" << blockDim.x<<std::endl; // Launch add() kernel on GPU for (int threadNum = 1; threadNum <= 4096; threadNum *= 4) { try{ cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); cudaEventRecord(start, 0); { //统计GPU耗时的代码段 productArray_bt(d_a, d_b, d_c, N, threadNum); } cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); float costtime; cudaEventElapsedTime(&costtime, start, stop); std::cout << "数组长度=" << N << ";\t" << "treadNum=" << threadNum << ";\t" << "点积用时:" << costtime / 1000 << "s" << std::endl; // Copy result back to host cudaMemcpy(pResult, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost); //验证结果的正确性 for (int i = 1; i < N; i *= 2) { //std::cout << "pa[i]=" << pa[i] << std::endl; if (pResult[i] != pa[i] * pb[i]) std::cout << "错误: " << "i=" << i << ";\ti*10i=" << pResult[i] << std::endl; } } catch (std::string s){ std::cout << "异常:" << s << std::endl; std::cout << "\t" << "数组长度=" << N << ";\t" << "treadNum=" << threadNum << ";\t" << std::endl; } catch (...){ std::cout << "未知的异常类型" << std::endl; std::cout << "\t\t" << "数组长度=" << N << ";\t" << "treadNum=" << threadNum << ";\t" << std::endl; } std::cout << std::endl; } // Cleanup cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c); delete[]pa; delete[]pb; delete[]pResult; } } #define printExp(x) std::cout<< #x <<" = "<< x <<std::endl; int main(void) { std::cout << __FILE__ << std::endl; TestProductSpeed(); return 0; }
程序输出如下:
***/testThreadSpeed.cu **************数组长度为 1 的测试 数组长度=1; treadNum=1; 点积用时:3.5904e-005s 数组长度=1; treadNum=4; 点积用时:0.000135648s 数组长度=1; treadNum=16; 点积用时:3.4592e-005s 数组长度=1; treadNum=64; 点积用时:3.2384e-005s 数组长度=1; treadNum=256; 点积用时:3.2928e-005s 数组长度=1; treadNum=1024; 点积用时:3.1296e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=1; treadNum=4096; **************数组长度为 2 的测试 数组长度=2; treadNum=1; 点积用时:3.6448e-005s 数组长度=2; treadNum=4; 点积用时:3.3696e-005s 数组长度=2; treadNum=16; 点积用时:3.4368e-005s 数组长度=2; treadNum=64; 点积用时:2.9024e-005s 数组长度=2; treadNum=256; 点积用时:3.232e-005s 数组长度=2; treadNum=1024; 点积用时:3.2352e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=2; treadNum=4096; **************数组长度为 4 的测试 数组长度=4; treadNum=1; 点积用时:3.6448e-005s 数组长度=4; treadNum=4; 点积用时:4.3488e-005s 数组长度=4; treadNum=16; 点积用时:3.248e-005s 数组长度=4; treadNum=64; 点积用时:3.3984e-005s 数组长度=4; treadNum=256; 点积用时:4.1952e-005s 数组长度=4; treadNum=1024; 点积用时:3.3632e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=4; treadNum=4096; **************数组长度为 8 的测试 数组长度=8; treadNum=1; 点积用时:3.328e-005s 数组长度=8; treadNum=4; 点积用时:3.36e-005s 数组长度=8; treadNum=16; 点积用时:3.2032e-005s 数组长度=8; treadNum=64; 点积用时:3.2736e-005s 数组长度=8; treadNum=256; 点积用时:3.2416e-005s 数组长度=8; treadNum=1024; 点积用时:3.3376e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=8; treadNum=4096; **************数组长度为 16 的测试 数组长度=16; treadNum=1; 点积用时:3.472e-005s 数组长度=16; treadNum=4; 点积用时:3.2224e-005s 数组长度=16; treadNum=16; 点积用时:3.2352e-005s 数组长度=16; treadNum=64; 点积用时:3.28e-005s 数组长度=16; treadNum=256; 点积用时:3.1648e-005s 数组长度=16; treadNum=1024; 点积用时:3.2672e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=16; treadNum=4096; **************数组长度为 32 的测试 数组长度=32; treadNum=1; 点积用时:3.44e-005s 数组长度=32; treadNum=4; 点积用时:3.3472e-005s 数组长度=32; treadNum=16; 点积用时:3.1968e-005s 数组长度=32; treadNum=64; 点积用时:4.8256e-005s 数组长度=32; treadNum=256; 点积用时:3.4592e-005s 数组长度=32; treadNum=1024; 点积用时:3.3152e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=32; treadNum=4096; **************数组长度为 64 的测试 数组长度=64; treadNum=1; 点积用时:3.5712e-005s 数组长度=64; treadNum=4; 点积用时:3.12e-005s 数组长度=64; treadNum=16; 点积用时:3.2352e-005s 数组长度=64; treadNum=64; 点积用时:3.1168e-005s 数组长度=64; treadNum=256; 点积用时:3.2064e-005s 数组长度=64; treadNum=1024; 点积用时:3.3376e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=64; treadNum=4096; **************数组长度为 128 的测试 数组长度=128; treadNum=1; 点积用时:3.504e-005s 数组长度=128; treadNum=4; 点积用时:3.2544e-005s 数组长度=128; treadNum=16; 点积用时:3.1776e-005s 数组长度=128; treadNum=64; 点积用时:3.1744e-005s 数组长度=128; treadNum=256; 点积用时:3.1776e-005s 数组长度=128; treadNum=1024; 点积用时:3.1872e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=128; treadNum=4096; **************数组长度为 256 的测试 数组长度=256; treadNum=1; 点积用时:3.5328e-005s 数组长度=256; treadNum=4; 点积用时:3.3408e-005s 数组长度=256; treadNum=16; 点积用时:3.456e-005s 数组长度=256; treadNum=64; 点积用时:3.3952e-005s 数组长度=256; treadNum=256; 点积用时:4.6336e-005s 数组长度=256; treadNum=1024; 点积用时:3.1776e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=256; treadNum=4096; **************数组长度为 512 的测试 数组长度=512; treadNum=1; 点积用时:3.68e-005s 数组长度=512; treadNum=4; 点积用时:3.2064e-005s 数组长度=512; treadNum=16; 点积用时:3.2512e-005s 数组长度=512; treadNum=64; 点积用时:3.2736e-005s 数组长度=512; treadNum=256; 点积用时:3.136e-005s 数组长度=512; treadNum=1024; 点积用时:3.2128e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=512; treadNum=4096; **************数组长度为 1024 的测试 数组长度=1024; treadNum=1; 点积用时:3.9552e-005s 数组长度=1024; treadNum=4; 点积用时:3.3568e-005s 数组长度=1024; treadNum=16; 点积用时:3.1712e-005s 数组长度=1024; treadNum=64; 点积用时:3.184e-005s 数组长度=1024; treadNum=256; 点积用时:3.5264e-005s 数组长度=1024; treadNum=1024; 点积用时:3.2544e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=1024; treadNum=4096; **************数组长度为 2048 的测试 数组长度=2048; treadNum=1; 点积用时:4.7872e-005s 数组长度=2048; treadNum=4; 点积用时:3.4368e-005s 数组长度=2048; treadNum=16; 点积用时:3.2544e-005s 数组长度=2048; treadNum=64; 点积用时:5.648e-005s 数组长度=2048; treadNum=256; 点积用时:3.4336e-005s 数组长度=2048; treadNum=1024; 点积用时:3.5296e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=2048; treadNum=4096; **************数组长度为 4096 的测试 数组长度=4096; treadNum=1; 点积用时:6.0384e-005s 数组长度=4096; treadNum=4; 点积用时:3.872e-005s 数组长度=4096; treadNum=16; 点积用时:3.328e-005s 数组长度=4096; treadNum=64; 点积用时:3.3344e-005s 数组长度=4096; treadNum=256; 点积用时:3.2832e-005s 数组长度=4096; treadNum=1024; 点积用时:3.3088e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=1; threadNum=4096; 数组长度=4096; treadNum=4096; **************数组长度为 8192 的测试 数组长度=8192; treadNum=1; 点积用时:8.7168e-005s 数组长度=8192; treadNum=4; 点积用时:4.5664e-005s 数组长度=8192; treadNum=16; 点积用时:3.504e-005s 数组长度=8192; treadNum=64; 点积用时:3.2928e-005s 数组长度=8192; treadNum=256; 点积用时:3.2096e-005s 数组长度=8192; treadNum=1024; 点积用时:3.2128e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=2; threadNum=4096; 数组长度=8192; treadNum=4096; **************数组长度为 16384 的测试 数组长度=16384; treadNum=1; 点积用时:0.000143616s 数组长度=16384; treadNum=4; 点积用时:6.08e-005s 数组长度=16384; treadNum=16; 点积用时:4.4512e-005s 数组长度=16384; treadNum=64; 点积用时:3.7184e-005s 数组长度=16384; treadNum=256; 点积用时:3.3088e-005s 数组长度=16384; treadNum=1024; 点积用时:3.2736e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=4; threadNum=4096; 数组长度=16384; treadNum=4096; **************数组长度为 32768 的测试 数组长度=32768; treadNum=1; 点积用时:0.000344064s 数组长度=32768; treadNum=4; 点积用时:8.608e-005s 数组长度=32768; treadNum=16; 点积用时:4.4608e-005s 数组长度=32768; treadNum=64; 点积用时:3.568e-005s 数组长度=32768; treadNum=256; 点积用时:3.248e-005s 数组长度=32768; treadNum=1024; 点积用时:3.5552e-005s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=8; threadNum=4096; 数组长度=32768; treadNum=4096; **************数组长度为 65536 的测试 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=65536; threadNum=1; 数组长度=65536; treadNum=1; 数组长度=65536; treadNum=4; 点积用时:0.000200448s 数组长度=65536; treadNum=16; 点积用时:0.000135808s 数组长度=65536; treadNum=64; 点积用时:0.00033584s 数组长度=65536; treadNum=256; 点积用时:0.0003568s 数组长度=65536; treadNum=1024; 点积用时:0.000324992s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=16; threadNum=4096; 数组长度=65536; treadNum=4096; **************数组长度为 131072 的测试 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=131072; threadNum=1; 数组长度=131072; treadNum=1; 数组长度=131072; treadNum=4; 点积用时:0.00029168s 数组长度=131072; treadNum=16; 点积用时:0.00015808s 数组长度=131072; treadNum=64; 点积用时:0.000143424s 数组长度=131072; treadNum=256; 点积用时:4.2816e-005s 数组长度=131072; treadNum=1024; 点积用时:0.000152416s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=32; threadNum=4096; 数组长度=131072; treadNum=4096; **************数组长度为 262144 的测试 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=262144; threadNum=1; 数组长度=262144; treadNum=1; 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=65536; threadNum=4; 数组长度=262144; treadNum=4; 数组长度=262144; treadNum=16; 点积用时:0.000238848s 数组长度=262144; treadNum=64; 点积用时:0.000137728s 数组长度=262144; treadNum=256; 点积用时:0.000148288s 数组长度=262144; treadNum=1024; 点积用时:0.000140192s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=64; threadNum=4096; 数组长度=262144; treadNum=4096; **************数组长度为 524288 的测试 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=524288; threadNum=1; 数组长度=524288; treadNum=1; 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=131072; threadNum=4; 数组长度=524288; treadNum=4; 数组长度=524288; treadNum=16; 点积用时:0.000356736s 数组长度=524288; treadNum=64; 点积用时:0.00019056s 数组长度=524288; treadNum=256; 点积用时:0.000161248s 数组长度=524288; treadNum=1024; 点积用时:0.000157632s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=128; threadNum=4096; 数组长度=524288; treadNum=4096; **************数组长度为 1048576 的测试 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=1048576; threadNum=1; 数组长度=1048576; treadNum=1; 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=262144; threadNum=4; 数组长度=1048576; treadNum=4; 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid argument blockNum=65536; threadNum=16; 数组长度=1048576; treadNum=16; 数组长度=1048576; treadNum=64; 点积用时:0.000241312s 数组长度=1048576; treadNum=256; 点积用时:0.000206912s 数组长度=1048576; treadNum=1024; 点积用时:0.000214688s 异常:productArray_bt_kernel launch failed: invalid configuration argument blockNum=256; threadNum=4096; 数组长度=1048576; treadNum=4096;
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Photoshop插件开发-filter
2015-10-11 22:53 3374初学,,感觉PS插件的文档很烂,,教程也很少,,也就这么简单学 ... -
使Visual Assist X支持CUDA的.cu文件的代码提示
2015-07-17 00:05 2305现在安装CUDA很方便了,直接支持Visual Studio。 ... -
创建及使用DLL
2014-09-29 15:22 1233此篇仅作简要的记录,作为备忘。 更为详细的可以参考:http: ... -
matlab的mexFunction中使用std::cout(部分转载)
2014-09-27 15:37 2163在matlab、C++混合编程的时候,可能会用到之前的代码。代 ... -
Eigen库:那些年我们一起经历的bug
2014-09-24 18:39 18631、使用auto声明新变量 ... -
C++:无虚函数的类作为有虚函数类的父类时产生Expression:_BLOCK_TYPE_IS_VALID(pHead->nBlockUse)
2014-09-24 09:48 2005调程序时忘了为啥,写了一小段测试程序,再简单不过,结果跑出了E ...
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CUDA的线程层次结构包括线程块(Thread Block)、线程网格(Grid)和线程(Thread)。线程块是由多个线程组成的执行单元,线程块在GPU上并行执行。多个线程块组成一个线程网格,可以看作是线程块的集合,线程网格...
CUDA的核心概念包括内核(kernel)、线程(thread)、块(block)和网格(grid)等。 ##### 1.3 一种可扩展的编程模型 CUDA编程模型是高度可扩展的,能够支持从小规模嵌入式系统到大规模超级计算机的各种应用场景。该模型...
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3. **配置线程块和网格**:CUDA程序中的计算由线程块(thread block)组成,线程块又构成网格(grid)。根据输入图像的大小,我们需要合理配置线程块的尺寸和数量,以确保高效利用GPU资源。通常,线程块的大小应该...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用图形处理单元(GPU)进行高性能计算。在本文中,我们将深入探讨CUDA的源代码编写,理解其核心概念,并...
CUDA 4.0支持与OpenGL和Direct3D等图形API的互操作,使得开发者能够在同一个程序中同时使用GPU进行计算和渲染任务。 #### 十三、驱动API 驱动API提供了对GPU更底层的访问,包括上下文管理、模块加载、内核执行等...
在使用CUDA Math API时,开发者需要了解如何将这些函数与CUDA的并行编程模型相结合,比如使用CUDA的线程块(thread block)和网格(grid)结构来并行计算多个数据点。同时,还需要注意浮点精度的选择,以及可能存在...
### CUDA参考手册知识点详解 #### 一、概述 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司提出的一种并行计算平台及编程模型。它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大处理能力进行高性能计算。本手册旨在...
CUDA软件栈包括了运行时库、驱动程序、工具和APIs,这些组件共同协作以支持CUDA程序的编译、执行和调试。 **2.5 计算能力** 计算能力是指GPU硬件支持的特定功能集。不同的计算能力版本对应不同的硬件特征和支持的...
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在CUDA中,线程层次模型包括了多个层面:块(block)、网格(grid)以及线程(thread)。这些结构为开发者提供了灵活的并行控制机制。 互信息是一种用于度量两个随机变量X和Y之间相互依赖性的量,其定义为: \[ I...
1. **图像增强的CUDA实现**:在CUDA设计中,图像增强通常分为三个步骤:直方图统计、对应表生成和灰度值转换。首先,将图像划分为多个分块,利用block进行并行的灰度直方图统计,然后累加各个block的结果。接着,...
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CUDA的核心概念包括设备(device)、上下文(context)、线程块(thread block)、网格(grid)以及共享内存等,这些都为高效利用GPU的并行性提供了基础。 在GpuHex的实现中,可能会有以下几个关键步骤: 1. **...