Cuda束表决函数(warp vote)

CUDA束表决函数详解及应用
本文深入探讨了CUDA束表决函数的原理与使用方法,包括__all, __any, 和 __ballot函数,并通过代码实例展示了它们在并行计算中的实际应用。
部署运行你感兴趣的模型镜像

CUDA束表决函数

束表决函数:简单的理解就是在一个warp内进行表决


__all(int predicate):指的是predicate与0进行比较,如果当前线程所在的Wrap所有线程对应predicate不为0,则返回1。

__any(int predicate):指的是predicate与0进行比较,如果当前线程所在的Wrap有一个线程对应的predicate值不为0,则返回1。

__ballot(int predicate):指的是当前线程所在的Wrap中第N个线程对应的predicate值不为0,则将整数0的第N位进行置位。

 

//
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include "device_functions.h"
#include <stdio.h>
 
__global__ void vote_all(int *a, int *b, int n)
{
    int tid = threadIdx.x;
    if (tid > n)
    {
       return;
    }
    int temp = a[tid];
    b[tid] = __all(temp >100);
}
 
__global__ void vote_any(int *a, int *b, int n)
{
    int tid = threadIdx.x;
    if (tid > n)
    {
       return;
    }
    int temp = a[tid];
    b[tid] = __any(temp >100);
}
 
__global__ void vote_ballot(int *a, int *b, int n)
{
    int tid = threadIdx.x;
    if (tid > n)
    {
       return;
    }
    int temp = a[tid];
    b[tid] = __ballot(temp >100);
}
 
int main()
{
    int *h_a, *h_b, *d_a, *d_b;
    int n = 256, m = 10;
    int nsize = n * sizeof(int);
    h_a = (int *)malloc(nsize);
    h_b = (int *)malloc(nsize);
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
       h_a[i] = i;
    }
    memset(h_b, 0, nsize);
    cudaMalloc(&d_a, nsize);
    cudaMalloc(&d_b, nsize);
    cudaMemcpy(d_a, h_a, nsize, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemset(d_b, 0, nsize);
    vote_all<< <1, 256 >> >(d_a, d_b, n);
    cudaMemcpy(h_b, d_b, nsize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("vote_all():");
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
       if (!(i % m))
       {
           printf("\n");
       }
       printf("%d", h_b[i]);
    }
    printf("\n");
    vote_any<<<1, 256 >> >(d_a, d_b, n);
    cudaMemcpy(h_b, d_b, nsize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("vote_any():");
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
       if (!(i % m))
       {
           printf("\n");
       }
       printf("%d", h_b[i]);
    }
    printf("\n");
    vote_ballot<< <1, 256 >> >(d_a, d_b, n);
    cudaMemcpy(h_b, d_b, nsize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("vote_ballot():");
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
       if (!(i % m))
       {
           printf("\n");
       }
       printf("%d", h_b[i]);
    }
    printf("\n");
}


#include <iostream>
 
using namespace std;
 
int main()
{
    int state = 0;
    int start = 10;
    for (int i = start; i <32; ++i)
    {
       state |= (1<< i);
    }
    cout<< state<< endl;
}


 

置位可以用或操作符“|”实现:y = x | (1 << n)  对x的第n位进行置位

清楚可以用与操作符”&“实现:y = x & (~(1 << n))

取反可以用异或操作符”^“实现: y = x ^ (1 << n)

Bit提取操作: bit = (x | (1 << n)) >> n;

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

CUDA架构中,线程(threads)、线程warps)、流式多处理器(Streaming Multiprocessors, SMs)以及warp之间的关系是理解并行计算执行模型的关键。CUDA程序通常在GPU上以大规模并行方式执行,这些概念构成了GPU并行执行的基础。 每个线程CUDA程序中最小的执行单元,类似于CPU中的线程线程被组织成一个层次结构:线程组成线程块(blocks),线程块再被组织成网格(grids)。线程块内的线程可以协作,例如通过共享内存和同步操作[^1]。 线程warp)是GPU调度和执行的基本单位。一个warp通常包含32个线程,这些线程在同一个时钟周期内执行相同的指令,但可以处理不同的数据。这种执行模式被称为单指令多数据(SIMD)。当线程块被分配到某个SM上时,SM会将线程块中的线程划分为多个warp,并依次调度这些warp执行[^1]。 流式多处理器(SM)是GPU上的计算核心,负责执行线程块。每个SM包含多个CUDA核心、寄存器文件、共享内存以及调度器等资源。当一个线程块被分配到SM上时,SM负责管理该线程块的执行,包括线程的调度、指令的分发以及资源的分配[^1]。 warp和SM之间的关系体现在线程块的执行调度上。一个SM可以同时管理多个warp,但同一时间只能执行其中一部分。这种并发执行的能力取决于SM的硬件资源,如寄存器数量、共享内存大小等。当一个warp因为等待内存访问或其他原因而无法继续执行时,SM可以切换到另一个准备就绪的warp,从而提高硬件利用率[^1]。 ### 示例代码:线程组织与执行 以下是一个简单的CUDA程序示例,展示了如何定义和启动线程块和网格: ```cuda #include <stdio.h> // CUDA函数 __global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) { int i = threadIdx.x; // 每个线程处理一个元素 if (i < n) { c[i] = a[i] + b[i]; } } int main() { int n = 5; int a[] = {1, 2, 3, 4, 5}; int b[] = {10, 20, 30, 40, 50}; int c[n]; int *d_a, *d_b, *d_c; // 分配设备内存 cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int)); // 将数据从主机复制到设备 cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); // 定义线程块和网格的大小 dim3 threadsPerBlock(n); dim3 blocksPerGrid(1); // 启动核函数 vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, n); // 将结果从设备复制回主机 cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); // 输出结果 for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", c[i]); } // 释放设备内存 cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c); return 0; } ``` 在这个示例中,`vectorAdd`是一个CUDA函数,它在GPU上执行。每个线程处理数组中的一个元素,并将结果存储在`c`数组中。`dim3 threadsPerBlock(n)`定义了一个包含`n`个线程线程块,`dim3 blocksPerGrid(1)`定义了一个包含单个线程块的网格。通过这种方式,CUDA程序可以充分利用GPU的并行计算能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值