1

一部のコードの CPU バージョンでは、次のようなものが多数あります。

for(int i =0;i<N;i++){

    dgemm(A[i], B[i],C[i], Size[i][0], Size[i][1], Size[i][2], Size[i][3], 'N','T');

}

A[i]あるサイズの 2D 行列はどこにありますか。

CULA を使用して GPU でこれを実行できるようにしたいと考えています (乗算だけを行っているわけではないため、CULA で Linear ALgebra 操作が必要です)。たとえば、次のようになります。

 for(int i =0;i<N;i++){
        status = culaDeviceDgemm('T', 'N', Size[i][0], Size[i][0], Size[i][0], alpha, GlobalMat_d[i], Size[i][0], NG_d[i], Size[i][0], beta, GG_d[i], Size[i][0]);
}

ただし、Bは変更されないため、プログラムの開始時に事前にGPUにBを保存したいと思いますが、それを行う方法がわかりません。または、これが可能になるように、一般的に配列を保存する方法。

CUDA で 3D マトリックスを使用することについてオンラインでさまざまなことを見てきましたが、CULA 関数への関数呼び出しを行うことができるようにはあまり当てはまらないようです。

以下の回答の例から、私はこれを持っています：

extern "C" void copyFNFVecs_(double **FNFVecs, int numpulsars, int numcoeff){


  cudaError_t err;
 err = cudaMalloc( (void ***)&GlobalFVecs_d, numpulsars*sizeof(double*) );
 checkCudaError(err);

    for(int i =0; i < numpulsars;i++){
         err = cudaMalloc( (void **) &(GlobalFVecs_d[i]), numcoeff*numcoeff*sizeof(double) );
         checkCudaError(err);    
       //  err = cudaMemcpy( GlobalFVecs_d[i], FNFVecs[i], sizeof(double)*numcoeff*numcoeff, cudaMemcpyHostToDevice );
        // checkCudaError(err); 
        }

}

double **GlobalFVecs_d をグローバルとして宣言した場所。しかし、回線にヒットするとセグフォルトが発生します

 err = cudaMalloc( (void **) &(GlobalFVecs_d[i]), numcoeff*numcoeff*sizeof(double) );

しかし、それはまさに他の例にあるものと思われますか?

同じではないことに気付いたので、次のようにコンパイルするコードを作成しました。

double **GlobalFVecs_d;
double **GlobalFPVecs_d;

extern "C" void copyFNFVecs_(double **FNFVecs, int numpulsars, int numcoeff){


  cudaError_t err;
  GlobalFPVecs_d = (double **)malloc(numpulsars * sizeof(double*));
 err = cudaMalloc( (void ***)&GlobalFVecs_d, numpulsars*sizeof(double*) );
 checkCudaError(err);

    for(int i =0; i < numpulsars;i++){
         err = cudaMalloc( (void **) &(GlobalFPVecs_d[i]), numcoeff*numcoeff*sizeof(double) );
         checkCudaError(err);    
         err = cudaMemcpy( GlobalFPVecs_d[i], FNFVecs[i], sizeof(double)*numcoeff*numcoeff, cudaMemcpyHostToDevice );
         checkCudaError(err);   
        }

         err = cudaMemcpy( GlobalFVecs_d, GlobalFPVecs_d, sizeof(double*)*numpulsars, cudaMemcpyHostToDevice );
         checkCudaError(err);

}

ただし、次の方法でアクセスしようとすると、次のようになります。

 dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
 dim3 dimGrid;//((G + dimBlock.x - 1) / dimBlock.x,(N + dimBlock.y - 1) / dimBlock.y);
 dimGrid.x=(numcoeff + dimBlock.x - 1)/dimBlock.x;
 dimGrid.y = (numcoeff + dimBlock.y - 1)/dimBlock.y;

 for(int i =0; i < numpulsars; i++){
    CopyPPFNF<<<dimGrid, dimBlock>>>(PPFMVec_d, GlobalFVecs_d[i], numpulsars, numcoeff, i);
 }

代わりにここで障害をセグメント化しますが、これはデータを取得する方法ではありませんか?

4

1 に答える 1