cuda编程：reduce优化

最新推荐文章于 2025-03-08 16:11:02 发布

thetffs

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分类专栏： CUDA 文章标签：学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/t765833631/article/details/138227790

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本文介绍了CUDA编程中的基本概念，如线程束分化和银行冲突，通过实例展示了如何优化reduce操作以避免warpdivergence和bankconflict。作者通过`reduce0`、`reduce1`和`reduce2`函数演示了针对这些问题的改进方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文只是一个CUDA编程小白记录学习过程的。更全面的理解和学习请跳转链接

一些前置知识的参考链接：
线程束分化
 bank conflict
本文主要学习以下手段对cuda代码进行优化：

解决warp divergence
解决bank conflict
解决idle线程

reduce实现向量元素累加

下面的程序实现一个kernel函数，通过reduce方法实现向量的累加和。代码采用多block实现的，每次调用kernel函数只计算blocksize个元素的累加和。

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include "nvToolsExt.h"
#define THREAD_PER_BLOCK 256
#define N 2048


__host__ void initialData(float *h_a, int n)
{
   
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
   
        h_a[i] = 1.0;
	    //printf("h_a=%f\n", h_a[i]);
    }
}

__global__ void reduce0(float *d_in,float *d_out){
   
    __shared__ float sdata[THREAD_PER_BLOCK];
    //each thread loads one element from global memory to shared mem
    unsigned int i=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
    unsigned int tid=threadIdx.x;
    sdata[tid]=d_in[i];
    __syncthreads();

    // do reduction in shared mem
    for(unsigned int s=1; s<blockDim.x; s*=2){
   
        if(tid%(2*s) == 0)