NVIDIA CUDA clock.cu 代码

pytorch的c++/cuda扩展,CUDA编程 我们知道C++,C这类的编程语言是为了让计算机执行我们的指令,确切一点是让计算机的cpu执行我们的执行,现在cuda编程则是要让显卡中的计算核心执行我们的指令;所以,cuda编程其实就是编写显卡中计算核心执行指令。为了区别于.cpp,.c这样的文件,我们取.cu后缀来指明当前的代码文件是给显卡用的;我们上面说了,.cu本质上还是写给CPU的,所以核函数其实也是C++函数的一种,只不过有一个特殊的限定词"__global__",用以指明“这个C++函数,是用来调用显卡的! 阅读详情

//VC++ 2010 + CUDA 4.1


#ifndef _CLOCK_KERNEL_H_
#define _CLOCK_KERNEL_H_

// This kernel computes a standard parallel reduction and evaluates the
// time it takes to do that for each block. The timing results are stored
// in device memory.
__global__ static void timedReduction(const float * input, float * output, clock_t * timer)
{
    // __shared__ float shared[2 * blockDim.x];
    extern __shared__ float shared[];

    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;

    if (tid == 0) timer[bid] = clock();

    // Copy input.
    shared[tid] = input[tid];
    shared[tid + blockDim.x] = input[tid + blockDim.x];

    // Perform reduction to find minimum.
    for(int d = blockDim.x; d > 0; d /= 2)
    {
        __syncthreads();

        if (tid < d)
        {
            float f0 = shared[tid];
            float f1 = shared[tid + d];
            
            if (f1 < f0) {
                shared[tid] = f1;
            }
        }
    }

    // Write result.
    if (tid == 0) output[bid] = shared[0];

    __syncthreads();

    if (tid == 0) timer[bid+gridDim.x] = clock();
}

#endif // _CLOCK_KERNEL_H_





#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#include <shrQATest.h>
#include <cutil_inline.h>

#include "clock_kernel.cu"

// This example shows how to use the clock function to measure the performance of
// a kernel accurately.
//
// Blocks are executed in parallel and out of order. Since there's no synchronization
// mechanism between blocks, we measure the clock once for each block. The clock
// samples are written to device memory.

#define NUM_BLOCKS    64
#define NUM_THREADS   256

// It's interesting to change the number of blocks and the number of threads to
// understand how to keep the hardware busy.
//
// Here are some numbers I get on my G80:
//    blocks - clocks
//    1 - 3096
//    8 - 3232
//    16 - 3364
//    32 - 4615
//    64 - 9981
//
// With less than 16 blocks some of the multiprocessors of the device are idle. With
// more than 16 you are using all the multiprocessors, but there's only one block per
// multiprocessor and that doesn't allow you to hide the latency of the memory. With
// more than 32 the speed scales linearly.

int main(int argc, char** argv)
{
    shrQAStart(argc, argv);

    // use command-line specified CUDA device, otherwise use device with highest Gflops/s
    if ( cutCheckCmdLineFlag(argc, (const char **)argv, "device")) {
        int devID = cutilDeviceInit(argc, argv);
        if (devID < 0) {
            printf("No CUDA Capable devices found, exiting...\n");
            shrQAFinishExit(argc, (const char **)argv, QA_WAIVED);
        }
    } else {
        cudaSetDevice( cutGetMaxGflopsDeviceId() );
    }

    float * dinput = NULL;
    float * doutput = NULL;
    clock_t * dtimer = NULL;

    clock_t timer[NUM_BLOCKS * 2];
    float input[NUM_THREADS * 2];

    for (int i = 0; i < NUM_THREADS * 2; i++)
    {
        input[i] = (float)i;
    }

    cutilSafeCall(cudaMalloc((void**)&dinput, sizeof(float) * NUM_THREADS * 2));
    cutilSafeCall(cudaMalloc((void**)&doutput, sizeof(float) * NUM_BLOCKS));
    cutilSafeCall(cudaMalloc((void**)&dtimer, sizeof(clock_t) * NUM_BLOCKS * 2));

    cutilSafeCall(cudaMemcpy(dinput, input, sizeof(float) * NUM_THREADS * 2, cudaMemcpyHostToDevice));

    timedReduction<<<NUM_BLOCKS, NUM_THREADS, sizeof(float) * 2 * NUM_THREADS>>>(dinput, doutput, dtimer);

    //cutilSafeCall(cudaMemcpy(output, doutput, sizeof(float) * NUM_BLOCKS, cudaMemcpyDeviceToHost));
    cutilSafeCall(cudaMemcpy(timer, dtimer, sizeof(clock_t) * NUM_BLOCKS * 2, cudaMemcpyDeviceToHost));

    cutilSafeCall(cudaFree(dinput));
    cutilSafeCall(cudaFree(doutput));
    cutilSafeCall(cudaFree(dtimer));


    // Compute the difference between the last block end and the first block start.
    clock_t minStart = timer[0];
    clock_t maxEnd = timer[NUM_BLOCKS];

    for (int i = 1; i < NUM_BLOCKS; i++)
    {
        minStart = timer[i] < minStart ? timer[i] : minStart;
        maxEnd = timer[NUM_BLOCKS+i] > maxEnd ? timer[NUM_BLOCKS+i] : maxEnd;
    }

    printf("time = %d\n", maxEnd - minStart);

    cutilDeviceReset();

    // This test always passes.
    shrQAFinishExit(argc, (const char **)argv, QA_PASSED);
}





CUDA之clock()方法详解 在CUDA开发中,经常需要获取代码在GPU上执行的时间,在CPU上,我们可以简单的在执行方法之前调用clock()方法获取当前时间,方法执行完毕再调用clock()获取时间,两个时间相减就可以得到以毫秒计算的运行时间: clock_t start=clock(); call fun(); clock_t end=clock(); end-start is the time th 阅读详情

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