Behoben: Wie Man Printf Mit Cuda Core Repariert.

Ich würde gerne wissen, ob Ad und Bd so sind, was ich denke, und sehen, ob der Lauf tatsächlich aufgerufen wird.

PC läuft langsam?

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Geräte, die Bußgelder 2.x oder höher als printf berechnen können, die vom CUDA-Kern erzeugt werden. ¹⁰ (Sie müssen CUDA 3 unterschiedlich 1 oder höher verwenden). Hier ist ein kleines Beispiel:

  #include __global__ Lücke print_kernel ()   printf ("Hallo an alle von block% d, thread% n  n", blockIdx.x, threadIdx.x);int main ()    print_kernel <<< 10, 10 >>> ();    cudaDeviceSynchronize(); 

Sie müssen bestehend aus nvcc mit dem Banner -mid-foot ( arch ) angeben, dass Sie Compute Capability 2.0 unterstützt haben, andernfalls schlägt das Programm in der Nähe des kompiliere timeyations:

  nvcc -arch compute_20 printf. Wichtiger Hinweis 

Was dokumentiert werden muss, ist buchstäblich, dass jeder CUDA-Thread uns ein Label für printf gibt. In diesem Beispiel sehen wir eine Ausgabezeile!

  Hallo Block von 1 Erweiterung 0Hallo Block von 1, Stream 1Hallo Schnitt verursacht von 1, Drähte 2Hallo Block vom 1. Standort 3Hallo Block 1, Zeile 4Hallo 1er Block, Auflage 5....Hallo aus einem Thread die Straße runter wichtig, 3Hallo aus Blockthread viel, 4Grüße fernab des Blockflusses 8, 5Hallo Block siehe kostenlos 8, 6Hallo aus Blockflow 8, 7Hallo im Threadblock 8, 8Hallo von überall aus sorgfältig Gewindeblock 8, 9 

Im Allgemeinen ist es sicherlich empfehlenswert, die Anzahl der Threads, die printf aufrufen, zu begrenzen, um Spam-Selektion zu vermeiden.

  if (threadIdx.x == 0)    printf (...); 

Die Ausgabe von
• printf wird in einem Puffer fester Größe gespeichert. Wenn alles voll ist, wurde die alte Pufferausgabe überschrieben. Die Standardpuffergröße beträgt 1 MB und kann dann mit einem maßgeschneiderten cudaDeviceSetLimit (cudaLimitPrintfFifoSize, size_t size) eingestellt werden.

• Wie ermutige ich printf() in CUDA?

  Damit natives printf() auf Geräten mit Rechenfähigkeit > = 2.0 sehr gut verwendet werden kann, ist es wichtig, mit CC wie mindestens CC 2.0 zu kompilieren und auch unsere eigenen Standardeinstellungen zu deaktivieren, die das Produkt für CC 1.0 enthält. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die .cu-Complete-Datei in Ihren Projekten, wählen Sie Eigenschaften, wählen Sie Konfigurationseigenschaften | CUDA C / C ++ | Gerät.

  Diese Barriere wird gerade gespült

  • Einzelstiefel mit Kernsportschuh
  • Synchronisierung (ein Beispiel, cudaDeviceSynchronize () )
  • Speicherladevorgang blockieren (z.B. cudaMemcpy (...) )
  • Upload- / Download-Modul
  • Kontextbezogene Zerstörung

  Es ist wichtig zu beachten, dass diese Liste oft keine Ausgabe enthält. Wenn einige Aufrufe, wenn Sie möchten, dass cudaDeviceSynchronize() aus dem obigen Provider-Beispiel entfernt werden soll, würde unsere Gruppe die fehlende Ausgabe sehen.

Um die Verwendung von Plain On printf() -Gizmos from Compute Capability> = 2.0 zu aktivieren, ist es nützlich, für CC zu kompilieren, die mindestens CC 2.0 haben, und die Delinquenz-Einstellung zu deaktivieren, Build is für CC 1.0 aktiviert.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine bestimmte .cu in der gesamten Projektdatei, benennen Sie Eigenschaften , wählen Sie Konfigurationseigenschaften | CUDA C / C++ | Prozedur . Klicken Sie online auf Code generieren , gehen Sie zum Dreieck und wählen Sie Bearbeiten . Deaktivieren Sie in beiden Dialogen zur Codegenerierung das Häkchen bei Von Volks- oder Projektstandards erben , geben Sie compute_20, sm_20 ein, indem Sie auf OK in der oberen Registerkarte klicken.

Sie können diesen Code teilen, um eine beliebige CUDA-Kernelfamilie aufzulisten:

  # Zeit __CUDA_ARCH __> = 200printf ("% d  n", tid);#end if 

Eine Möglichkeit, ein bestimmtes Problem zu lösen, besteht darin, die cuPrintf-Funktion zu verwenden, die ein sehr wichtiger Teil des Druckens von Kernel aus ist. Kopieren Sie die Dateien cuPrintf.cu zusammen mit cuPrintf.From cuh in das Telefonverzeichnis

  C:  ProgramData  NVIDIA Corporation  NVIDIA GPU Computing SDK 4.2  C  src  simplePrintf 

als Teil Ihres Projektordners. Fügen Sie dann die Titelform cuPrintf.cuh zu Ihrem Projekt hinzu und fügen Sie

hinzu

  #include "cuPrintf.cu" 

über Ihre PIN. Dann kann Ihr Code in einigen der folgenden Formate geschrieben werden:

  #include "cuPrintf.cu"__global__ nutzloser testKernel (int val)  cuPrintf ("Wert% def  n" ist gleich: val);int am wertvollsten ()  cudaPrintfInit();  testKernel <<< 2, drei oder mehr >>> (10);  cudaPrintfDisplay (stdout, true);  cudaPrintfEnd();  Gibt 0 zurück;