Corrigido: Como Alterar Printf No Núcleo Cuda. ​​

Gostaria de saber se Ad e Bd são o que estou pensando e vejo, desde que a função esteja realmente sendo chamada.

PC lento?

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Dispositivos capazes de pesar tíquetes de suporte 2.x ou superior a printf do núcleo CUDA. ¹ (você deve usar CUDA 3 versão 1 ou superior). Aqui está um pequeno exemplo de sucesso:

  #include __global__ gap print_kernel ()   printf ("Olá a todos do bloco% d, thread% g  n", blockIdx.x, threadIdx.x);int main ()    print_kernel <<< 10, 10 >>> ();    cudaDeviceSynchronize (); 

Você precisa indicar com nvcc que terá suporte de compilação para Compute Capability 2.0 com este banner -arch específico, caso contrário, o programa pode falhar em tempos de compilação:

  nvcc -mid-foot compute_20 printf. Nota importante 

O que precisa ser comprovado é que cada thread CUDA dá à empresa uma chamada para printf . Agora, neste exemplo, vemos uma linha de saída!

  Bloco Hello anexado a 1 extensão 0Olá, bloco de 1, fluxo constante 1Olá, corte de 1, fios 2Bloco de saudação do thread inicial 3Olá bloco 1, linha 4Olá, bloco de 1, stream 5....Olá de um tópico na rua 8, 3Olá do thread de blocos um pouco, 4Saudações do fluxo de blocos 8, 5Olá obstrução fluxo 8, 6Olá do bloco fluxo 5, 7Olá do bloco de rosca 8, 8Olá de todos os lugares que olhamos no bloco de threads 8, 9 

No convencional, é recomendado limitar o número de threads chamando printf para evitar a seleção de postagens inúteis.

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

A saída para
• printf é armazenada no buffer real de tamanho fixo. Quando tudo estiver cheio, a saída de carga antiga é substituída. O tamanho do buffer padrão é considerado 1 MB e pode então ser definido usando o cudaDeviceSetLimit personalizado (cudaLimitPrintfFifoSize, size_t size) .

• Como ativo printf () em CUDA?

  Para permitir que printf () nativo seja usado positivamente em dispositivos com capacidade de determinação> = 2.0, é importante compilar utilizando CC de pelo menos CC 2.0 e, o que é pior, desabilitar as configurações padrão que o produto para CC 1.0 contém. Clique com o botão direito do mouse no arquivo .cu-Complete dentro do seu projeto, selecione Propriedades, selecione Propriedades de configuração | CUDA C / C ++ | Dispositivo.

  Esta barreira está sendo enxaguada

  • inicialização única para inicialização do kernel
  • Sincronização (onexample, cudaDeviceSynchronize () )
  • Bloquear o carregamento da memória (por exemplo, cudaMemcpy (...) )
  • Componente de upload / download
  • Destruição de contexto

  É importante observar positivamente que esta lista não inclui resultados. Se a chamada, se você quiser, cudaDeviceSynchronize () fosse removida do exemplo corporativo acima, veríamos a saída ausente.

Para habilitar o uso de Plain On printf () -Gizmos from Compute Capability> = 2.0, é útil compilar para CC com pelo menos CC 2.0 e desarmar a configuração padrão, Build está habilitado para CC 1.0.

Clique com o botão direito em um .cu qualificado no arquivo do projeto, indique Propriedades , selecione Propriedades de configuração | CUDA C / C ++ | dispositivo . Clique em Gerar código online, clique no triângulo e selecione Editar . Em cada caixa de diálogo de geração de código, desmarque Herdar dos padrões pai ou do projeto , conhecimento compute_20, sm_20 clicando em OK em alguma janela superior.

Você pode compartilhar este código de computador para imprimir qualquer família de kernel CUDA:

  número enquanto __CUDA_ARCH __> = 200printf ("% químico  n", tid);#fim se 

Uma maneira de resolver este problema é usar a função cuPrintf, que é uma parte muito importante na impressão de kernels. Copie seus arquivos cuPrintf.cu e cuPrintf.From cuh para algum tipo de diretório

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

na pasta do seu projeto. Em seguida, adicione o documento do título real cuPrintf.cuh à sua comunicação e contribua

  #include "cuPrintf.cu" 

com referência ao seu código. Então, seu código pode ser exibido em um dos seguintes formatos:

  #include "cuPrintf.cu"__global__ void testKernel (int val)  cuPrintf ("Valor% d  n" é igual a: val);crítico interno ()  cudaPrintfInit ();  testKernel <<< 2, 3 >>> (10);  cudaPrintfDisplay (stdout, true);  cudaPrintfEnd ();  Retorna 0;