[問題] CUDA 程式

[goodzey (--)]

不知道有沒有高手可以解答以下問題?


資料形式: 600列800行的隨機數

目的: 把每一行的數據加起來

初始化:
sum[600]={0.0}
data[600x800]= 上述資料

CUDA程式1: 成功

//      dim3 gridsize(1, 1, 1);
//      dim3 blocksize(600, 1, 1);


    for (int j = 0; j < 800; j+= 1){
                sum[(blockDim.x*bdx + tdx)] = sum[(blockDim.x*bdx + tdx)]
              + data[600*j + (blockDim.x*bdx +tdx)];
    }

CUDA程式2: 失敗

//      dim3 gridsize(40, 1, 1);
//      dim3 blocksize(600, 1, 1);


    for (int j = 0; j < 800; j+= 40){
                sum[0*(j + bdx) +tdx] = sum[0*(j + bdx) +tdx]
              + data[600*(j + bdx) +tdx];
    }


請問程式2失敗的原因是?可以怎麼寫呢?

我自己猜測是: 例如, sum[1]無法同時處理40筆資料

請教大家, 謝謝






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→ goodzey: 抱歉, 資料形式: 800列600行的隨機數
→ goodzey:         目的: 把每一列的數據加起來
→ goodzey: int bdx = blockIdx.x;   int tdx = threadIdx.x;
推 ManOfSteel: 每一行600個數據，對嗎？
推 ManOfSteel: 然後600個數據相加？
→ ManOfSteel: 喔，我懂了，是800個數據相加XD
→ ManOfSteel: data[600*(j + bdx) +tdx] access資料會超出邊界吧？
→ ManOfSteel: blockidx最大不是可以到39？
推 celestialgod: 要不要考慮用cuda blas可能比較快
推 celestialgod: cublasSgemv
→ celestialgod: 具體例子可以問chatGPT
推 etgood1478: 為什麼不用reduction
推 johnjohnlin: atomic add
→ goodzey: 實驗結果: main func中用cublasSdot作很慢(時間需100倍)
→ goodzey: 在__global__ 中用cublasSdot難編譯 (makefile需修正)
→ goodzey: 在我用的.cu程式(ubuntu環境)好像沒辦法用std::函式
推 mikemike1021: 錯誤的原因應該是 race condition，有敘述在論壇內
→ mikemike1021: 無廣告 https://forum.community.tw/t/topic/525
→ mikemike1021: 歡迎大家多多利用來交流
→ amike: threads從600改成15
→ goodzey: thanks!!