怎么修改CUDA核函数的执行时间限制

最新推荐文章于 2025-10-25 17:24:59 发布

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这篇博客指导如何通过NsightMonitor调整CUDA核函数执行时间限制，包括安装CUDA 5.5，启用微软显示驱动选项，以及重启计算机以使更改生效。

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怎么修改CUDA核函数的执行时间限制？

请安装CUDA 5.5, 然后从开始菜单中找到nsight monitor, 并用鼠标左键点击一下，启动它。

然后从任务栏的通知区域的右下角的找到nsight monitor图标并右键单击——Options——General——Microsoft Display Driver.

然后WDDM TRD enabled 设为 True，同时将WDDM TDR Delay设置为例如600。这个时间一般够用了（10分钟）。

最后请重新启动计算机。
修改将在重新启动后生效。

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CUDA —— 2.1、cuda - 核函数（附完整代码演示）

07-11

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06-13

1995

通过共享内存优化矩阵计算的核心在于重构数据流分块策略：将$O(N^3)$访存降至$O(N^2)$延迟隐藏：计算与数据加载深度流水存储层次协同：全局内存→共享内存→寄存器三级加速正如CUDA大师David Kirk所言：“GPU计算的本质是内存的艺术当你能将共享内存的带宽压榨至理论峰值的90%（A100达19TB/s），才能真正释放TFLOPs级的算力潜能。附录：不同架构优化参数表架构最佳BLOCK_SIZE共享内存大小双缓冲建议Pascal16×1648KB是Volta32×32。

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2236

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问题起初在官网下载安装包想着本地安装，但是恶心的是，无论是我用aria2下载还是chrome下载，下到最后，都会出现网络错误，后来百度之，发现这是官网的问题。于是就只能采用在线安装 deb(network)：按照 Documentation 一步步来：但第二步时出现错误：解决办法百度 apt-key 的用法，找到了解决办法（先将公钥 wget 到本地再添加，公钥地址即为 Docume...

CUDA程序kernel函数的运行时间限制

weixin_30736301的博客

03-15

810

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Cuda编程：核函数

倔强老吕的博客

05-14

1818

核函数使用__global__// 核函数代码gridDim：网格维度（block的数量）blockDim：线程块维度（每个block中thread的数量）sharedMemSize：动态共享内存大小（字节）stream：执行流（默认为0）<<<128, 256>>> // 128个block，每个block有256个thread。

CUDA核函数

A11en3的博客

04-25

1140

一个CUDA函数的调用<<<>>>中间的部分，是核函数的运行配置。执行配置的第一个值是网格维度，也就是启动块的数目；第二个值是块维度，也就是每个块中线程的数目。由于数据在全局内存中是线性存储的，因此可以用变量blockIdx.x和threadIdx.x来进行以下操作。核函数的调用与主机线程是异步的。核函数调用结束后，控制权立刻返回给主机端。举个栗子我们在调用核函数之后，控制权立刻返回给主机端，所以先打印了hello cpu，然后才打印了GPU的核函数的输出。

c语言 cuda核函数,CUDA核函数与线程配置

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CUDA核函数在GPU上调用的函数成为CUDA核函数(Kernel function)，核函数会被GPU上的多个线程执行。每个线程都会执行核函数里的代码，当然由于线程编号的不同，执行的代码路径可能会有所不同。下面的几行代码是向量加计算的CUDA核函数：__global__ void vectoradd (int *a, int *b, int *c, int n){int i = blockDim...

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专注于人工智能领域的小何尚

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** CPU与GPU同步并行与异步并行 **并行与并发并发：针对运行在单处理器上程序的性能单CPU上，同一时刻只能有一个线程运行，即：把时间分成许多段，轮巡调用不同的线程，不断切换，让不同的线程运行；即为并发。微观上，不是同步执行的就好像去吃流水席，一个人在某个时间只能吃到，上面漂下来的一小份菜，但是几道菜会穿插着漂下来，比如顺序是：糖醋排骨，辣子鸡，四喜丸子，炖猪蹄，每次按着这个顺序往下流，每次的分量是一整盘菜的一点儿，那么整个流水席菜的顺序是：0.1份糖醋排骨，0.2份辣子鸡，0.1份四喜丸子

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刚一开始以为是tx2上安装的cuda出问题了，但是例程中的程序可以正常运行，后来用makefile解决的解决办法： 1、首先利用sudo su切换到root用户下将Makefile粘贴到和程序相同的目录下，用sudo - nvidia切换到nvidia用户。 2、（1）改：打开Makefile文件到文件底部，将bulid：后面改成自己定义的可执行文件的名字，还有二进制文件（格式为,o)（...

解释一下CUDA核函数的格式和参数

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<think>好的，我现在需要回答用户关于CUDA核函数格式和参数的问题。用户之前可能已经了解过CUDA的基础知识，但现在他们想深入理解核函数的具体结构和参数传递方式。首先，我得回忆CUDA核函数的基本定义方式，以及如何传递参数。 CUDA核函数使用__global__关键字声明，返回类型必须是void。参数通常包括指针，用于设备内存的数据传递。比如，核函数的参数可能包括输入数组和输出数组的指针，以及数组的大小等。需要注意的是，核函数的参数不能是主机内存的指针，必须是在设备上分配的内存。然后，核函数的执行配置，也就是<<<>>>里的参数，包括线程块的数量和每个线程块的线程数。这部分需要解释grid、block和thread的关系。比如，一个grid由多个block组成，每个block包含多个thread。用户可能需要知道如何计算这些参数以达到最佳性能，比如根据GPU的架构限制（如每个block最多1024个线程）。接下来是核函数内部的索引计算。通常使用blockIdx、blockDim和threadIdx来定位每个线程的全局索引。这部分需要详细说明如何组合这些变量来得到正确的索引，避免越界访问。用户的问题可能还涉及参数传递的具体细节，比如如何将主机端的数据传输到设备端，并在核函数中使用。这里可能需要提到cudaMemcpy函数，以及如何在核函数中正确解引用设备指针。此外，可能还需要提到动态共享内存的使用，即通过第三个执行配置参数来指定共享内存的大小，并在核函数中使用extern __shared__关键字声明。这部分如果用户没有提到，可能作为进阶内容简要提及。还需要检查是否有常见的错误，比如参数传递错误导致的内存访问问题，或者执行配置不当导致的性能下降。例如，如果block的大小设置不合理，可能会导致线程利用率低下。最后，结合用户提供的引用，虽然引用中的内容主要涉及数据在CPU和GPU之间的映射，比如将向量映射为纹理，这可能与核函数参数中的内存布局有关联。比如，如果用户在处理纹理内存，核函数的参数可能需要特定的对齐方式或格式，但用户的问题主要集中在核函数本身的格式和参数，因此可能不需要深入讨论纹理内存，除非有直接关联。总结，回答需要分点说明核函数的声明、执行配置、参数传递、索引计算，并给出代码示例。同时，生成的相关问题可以涉及参数传递的优化、执行配置的影响、错误排查等，帮助用户进一步学习。</think>### CUDA核函数格式与参数详解 CUDA核函数（Kernel Function）是GPU并行计算的核心单元，其格式和参数设计直接影响并行效率和内存访问模式。 #### 一、核函数基本格式 1. **函数声明** 使用`__global__`修饰符定义，返回类型必须为`void`： ```c __global__ void kernel_name(参数列表) { // 核函数逻辑 } ``` 2. **执行配置语法** 调用核函数时使用`<<<grid, block>>>`指定执行配置： ```c kernel_name<<<grid_dim, block_dim, shared_mem_size>>>(参数列表); ``` - `grid_dim`：网格维度（Grid Dimension），类型为`dim3`，表示网格中线程块（Block）的数量 - `block_dim`：块维度（Block Dimension），类型为`dim3`，表示每个线程块中的线程（Thread）数量 - `shared_mem_size`（可选）：动态分配的共享内存大小（字节） #### 二、参数传递规则 1. **参数类型限制** - 只能传递**基本数据类型**或**设备内存指针** - 不支持传递主机内存指针（如CPU端的`malloc`分配的内存） - 结构体需通过指针传递，且需使用`cudaMemcpy`拷贝到设备内存[^1] 2. **典型参数结构示例** ```c __global__ void vectorAdd(float* d_A, float* d_B, float* d_C, int N) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i < N) d_C[i] = d_A[i] + d_B[i]; } ``` - `d_A`, `d_B`：输入数组的设备指针 - `d_C`：输出数组的设备指针 - `N`：数组长度 #### 三、执行配置参数详解 1. **网格与块维度计算** - 假设处理长度为`N`的向量，推荐配置： ```c int blockSize = 256; int gridSize = (N + blockSize - 1) / blockSize; vectorAdd<<<gridSize, blockSize>>>(d_A, d_B, d_C, N); ``` - GPU架构限制：每个Block最多包含1024个线程（NVIDIA Pascal+架构） 2. **多维执行配置** 三维配置示例（图像处理场景）： ```c dim3 blocks(16, 16); // 每个Block有16x16=256线程 dim3 grids((width+15)/16, (height+15)/16); kernel<<<grids, blocks>>>(...); ``` #### 四、索引计算模式 1. **标准索引公式** ```c int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int z = blockIdx.z * blockDim.z + threadIdx.z; ``` 2. **内存对齐优化** 通过调整线程块大小实现内存合并访问： - 将线程块维度设为32的倍数（对应warp大小） - 确保全局内存访问满足对齐要求[^1] #### 五、参数传递优化技巧 1. 使用`__constant__`内存存储常量参数 ```c __constant__ float params[10]; // 主机端通过cudaMemcpyToSymbol拷贝数据 ``` 2. 避免过多参数（建议不超过4KB），复杂参数建议使用结构体封装 ```cpp // 完整示例：向量加法 __global__ void vecAdd(float* a, float* b, float* c, int n) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i < n) c[i] = a[i] + b[i]; } // 调用示例 int main() { const int N = 1<<20; float *h_a, *h_b, *h_c; float *d_a, *d_b, *d_c; // 分配主机和设备内存 cudaMalloc(&d_a, N*sizeof(float)); cudaMalloc(&d_b, N*sizeof(float)); cudaMalloc(&d_c, N*sizeof(float)); // 数据传输... int blockSize = 256; int numBlocks = (N + blockSize - 1)/blockSize; vecAdd<<<numBlocks, blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, N); // 结果回传... } ```