функции printf внутри глобальной функции и технологии CUDA

в настоящее время я пишу умножение матрицы на GPU и хотел бы отладить свой код, но поскольку я не могу использовать printf внутри функции устройства, есть ли что-то еще, что я могу сделать, чтобы увидеть, что происходит внутри этой функции. Это моя текущая функция:

__global__ void MatrixMulKernel(Matrix Ad, Matrix Bd, Matrix Xd){

    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;

    int bx = blockIdx.x;
    int by = blockIdx.y;

    float sum = 0;

    for( int k = 0; k < Ad.width ; ++k){
        float Melement = Ad.elements[ty * Ad.width + k];
        float Nelement = Bd.elements[k * Bd.width + tx];
        sum += Melement * Nelement;
    }

    Xd.elements[ty * Xd.width + tx] = sum;
}

Я хотел бы знать, является ли Ad и Bd тем, что я думаю, и посмотреть, действительно ли эта функция вызывается.

18
c cuda gpu-programming

4 ответов

редактировать

чтобы не вводить в заблуждение людей, как указывает М. Тиббитс, printf доступен в любом GPU вычислительной способности 2.0 и выше.

КОНЕЦ РЕДАКТИРОВАНИЯ

у вас есть выбор:

  • используйте отладчик GPU, т. е. cuda-gdb в Linux или Nexus в Windows
  • используйте cuprintf, который доступен для зарегистрированных разработчиков (зарегистрируйтесь здесь)
  • вручную скопируйте данные, которые вы хотите увидеть, а затем сбросить этот буфер на хост после завершения вашего ядра (не забудьте синхронизировать)

Что касается фрагмента кода:

  • рассмотрите возможность передачи Matrix структуры через указатель (т. е. cudaMemcpy их на устройство, затем передайте указатель устройства), прямо сейчас у вас не будет проблем, но если сигнатура функции станет очень большой, вы можете нажать 256-байтовый предел
  • у вас неэффективные чтения из объявления, вы будете имейте 32-байтовую транзакцию в память для каждого чтения в Melement-рассмотрите использование общей памяти в качестве промежуточной области (c.f. the transposeNew образец в SDK)
15

CUDA и поддерживает printfs непосредственно в ядре. Официальное описание см. В приложении B. 16 руководство по программированию CUDA c.

66

кстати..

3

в разделе "форматированный вывод" (в настоящее время Б. 17 раздел Руководство по программированию на CUDA на C).

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html

2