1 / 11

CUDA C/ C ++ programozás

CUDA C/ C ++ programozás. Atomikus műveletek. A segédanyag készítése a TÁMOP 4.2.4.A/2-11-1-2012-0001 Nemzeti Kiválóság Program című kiemelt projekt keretében zajlott. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósul meg.

Download Presentation

CUDA C/ C ++ programozás

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. CUDA C/C++ programozás Atomikus műveletek A segédanyag készítése a TÁMOP 4.2.4.A/2-11-1-2012-0001 Nemzeti Kiválóság Program című kiemelt projekt keretében zajlott. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósul meg.

  2. GPU számítási képességek • Számítási képesség ismétlés: • Minden GPU-hoz tartozik egy adott számítási képesság. • Pl.: 1.2, 2.0, 3.0 • Leírja: • Az architektúra főbb jellemzőit. • A GPU által adott lehetőségeket, és szolgáltatásokat. • Inkrementális szolgáltatáslista. • A magasabb számítási képességű GPU több szolgáltatást ad. • Régi elemek nem vesznek el. • Visszafelé kompatibilitás.

  3. Fordítás adott számítási képességre • A kód fordításakor jelezni lehet, a fordító számára, hogy: • Mi a minimális szolgáltatáskészlet (számítási képesség) amire fordítani szeretnénk a programot. • Milyen GPU-ra optimalizáljon. • Megadás az nvcc parancssori argumentumával: • nvcc–arch=sm_11 • A program minimum 1.1-es képességű GPU-n fut. • Miért érdekes ez nekünk? • Mert a mai óra anyaga, az atomikus műveletek a 2.0-s képességtől jönnek be a GPU-ba. • Meg különben sem árt tudni.

  4. Konkurens futtatás • A párhuzamos programok futásakor előfordulhatnak versenyhelyzetek: • Két vagy több utasítás ugyanazt az adatot próbálja elérni/módosítani. • Például: __global__ void kernel(int* x) { (*x)++; // x növelése (nem pixelenként) return; } Int main(...) { int* dev_x; // ... kernel<<<2, 2>>>(dev_x); // melyik szál növeli x-et? // ... }

  5. Probléma konkurens adatelérésnél • (*x)++; • 3 lépésben • X értékének kiolvasása a memóriából, • Az érték növelése, • Eredmény visszaírása a memóriába • Ha párhuzamosan megy (pl.: x): • 1. szál • Olvasás: • reg = *x;// 4 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 5 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=5; • 2. szál • Olvasás: • reg = *x;// 4 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 5 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=5; • 3. szál • Olvasás: • reg = *x;// 4 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 5 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=5; idő

  6. Ugyanaz szekvenciálisan • (*x)++; • 3 lépésben • X értékének kiolvasása a memóriából, • Az érték növelése, • Eredmény visszaírása a memóriába • Ha párhuzamosan megy (pl.: x): • 1. futás • Olvasás: • reg = *x;// 4 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 5 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=5; • 2. futás • Olvasás: • reg = *x;// 5 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 6 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=6; • 3. futás • Olvasás: • reg = *x;// 6 beolvasva • Növelés: • reg++;// növelt érték: 7 • Visszaírás: • *x = reg; // *x=7; idő

  7. Konkurens változónövelés a gyakorlatban • 14_RaceCondition.cu • Egy változó érték növelése adott számszor. • Párhuzamosan a GPU-n. • És szekvenciálisan a GPU-n.

  8. Atomikus műveletek • Feloldják a konfliktusokat. • Biztosított, hogy egyszerre csak egy szál férhessen hozzá egy adatelemhez. • Műveletek: • int atomicAdd(int* address, intval); • intatomicSub(int* address, intval); • int atomicExch(int* address, intval); • int atomicMin(int* address, intval); • int atomicMax(int* address, intval); • unsigned intatomicInc(unsigned int* address,unsigned intval); • unsigned intatomicDec(unsigned int* address,unsigned intval); • intatomicCAS(int* address, int compare, intval); • intatomicAnd(int* address, intval); • int atomicOr(int* address, intval); • int atomicXor(int* address, intval);

  9. Valós példa:Hisztogram • Hisztogram számítása a GPU-n. • Adott egy adatsor (diszkrét elemekből). • Pl.: kép egész pixelintenzitásokkal 0 és 255 között. • Megoldása CPU-n. • 15_HistCPU.cu • Sima ügy.  unsignedchar* adat; int* hiszt[256]; for(int i=0; i<256; i++) hiszt[i] = 0; for(int i=0; i<adat_meret; i++) hiszt[adat[i]]++;

  10. Hisztogram a GPU-n • Bonyolult művelet. • A szálak konkurens módon párhuzamosan dolgozzák fel az adatot. • Konfliktus léphet fel, ha két szál ugyanazt a hisztogram számlálót akarja növelni. • Magoldás: atomikus műveletek • A számláló növeléseket atomikus műveletekkel végezzük a kernelben. • Ez automatikusan feloldja a konfliktusokat. • Hátrányok: • Lassítja a kódot • A szálak sorban várhatnak egy számláló növelésére. • 16_Hist_GPU.cu

  11. További lehetőségek • Mire lehetne még használni az atomikus műveleteket?

More Related