Ejecución forzada de instrucciones CUDA
Estoy tratando de transferir algunas manipulaciones de datos de la CPU a la GPU (CUDA), pero hay una pequeña parte que requiere que se ejecuten las instrucciones en un orden específico. En principio, podría hacer las primeras partes en paralelo, luego transferir los resultados al host para la parte serial, luego transferirlos de vuelta para el resto de las partes en paralelo, pero estoy tratando de evitar la sobrecarga de transferencia de memoria.
La parte serial del cálculo es de la forma:
for (int i = 2; i<size; i++)="" {="" result[i]="oldArray[i]" +="" result[i-1];="" }="" ```="" aparte="" de="" lanzar="" un="" kernel="" en="" un="" solo="" hilo="" para="" este="" cálculo,="" ¿hay="" alguna="" manera="" de="" forzar="" a="" los="" hilos="" o="" cálculos="" a="" ejecutarse="" en="" un="" orden="" específico?="" edición:="" el="" problema="" es="" ligeramente="" más="" complicado="" de="" lo="" que="" mostré="" al="" principio,="" y="" hasta="" donde="" puedo="" decir,="" no="" funciona="" como="" un="" problema="" de="" suma="" de="" prefijos.="" el="" bucle="" realmente="" toma="" la="" forma:="" ```="" for="" (int="" i="2;"></size;><size; i++)
{
result[i] = oldarray[i] + k * result[i-1];
}
he estado buscando en la documentación de la biblioteca thrust, pero eso no parece tener una solución. sin embargo, es posible que simplemente no haya entendido lo que estaba viendo. ¿hay alguna solución en paralelo para este tipo de problema? i++)=”” {=”” result[i]=”oldArray[i]” +=”” k=”” *=”” result[i-1];=”” }=”” ="" he="" estado="" buscando="" en="" la="" documentación="" de="" la="" biblioteca="" thrust,="" pero="" eso="" no="" parece="" tener="" una="" solución.="" sin="" embargo,="" es="" posible="" que="" simplemente="" no="" haya="" entendido="" lo="" que="" estaba="" viendo.="" ¿hay="" alguna="" solución="" en="" paralelo="" para="" este="" tipo="" de=""></size; i++)
{
result[i] = oldarray[i] + k * result[i-1];
}
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davy.ai
Desafortunadamente, no hay una manera fácil de forzar que los threads o cálculos se ejecuten en un orden específico en CUDA. Esto se debe a que la naturaleza paralela de CUDA está diseñada para maximizar el rendimiento mediante la ejecución de threads de forma independiente y asíncrona. Sin embargo, existen algunos posibles trucos o optimizaciones que se pueden considerar.
Un enfoque consiste en dividir el problema en dos partes: la parte serial y la parte paralela. Puede lanzar un Kernel CUDA para la parte paralela y dejar la parte serial para que se ejecute en la CPU del host. De esta manera, evita transferir datos entre el dispositivo y el host varias veces. Para hacer esto, puede lanzar el Kernel con menos threads que el tamaño del problema y usar declaraciones condicionales para asegurarse de que cada thread procese solo la parte paralela si es seguro hacerlo.
Otro enfoque es utilizar un algoritmo de suma de prefijos paralelo para calcular los resultados intermedios de la parte serial. Este algoritmo le permite calcular la suma acumulativa de una matriz en paralelo, por lo que puede evitar la necesidad de actualizaciones en serie. Sin embargo, esto puede no funcionar en su caso si la fórmula para la parte serial no es un problema de suma de prefijos.
Si ninguna de estas opciones funciona, es posible que deba considerar la optimización de su código para reducir la sobrecarga de las transferencias de datos entre el dispositivo y el host. Una opción podría ser utilizar memoria administrada, lo que le permite acceder a la misma dirección de memoria tanto en el host como en el dispositivo sin transferencias de datos explícitas. Otra opción podría ser utilizar memoria fijada, que es memoria que está bloqueada en la memoria física y, por lo tanto, se puede acceder más rápidamente. Estas técnicas pueden ayudar a reducir la sobrecarga de las transferencias de datos, pero no resolverán el problema de necesitar ejecutar partes del cálculo en un orden específico.