C_and_CPP 板


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※ 引述《tmbyksdG (雨神妹妹的男朋友)》之铭言: : 开发平台(Platform): (Ex: Win10, Linux, ...) : Linux上安装CUDA环境 (CUDA版本为8.0 运算能力为3.7)(Tesla K80) : 编译器(Ex: GCC, clang, VC++...)+目标环境(跟开发平台不同的话需列出) : NVCC : 额外使用到的函数库(Library Used): (Ex: OpenGL, ...) : 问题(Question): : 硬体方面: : 1.我执行deviceQuery侦测到2个device(device0:Tesla K80, device1:K80),估狗发现K80 : 是由两个GK210核心所组成,那我侦测到的device是指有两个K80(4个GK210)的意思吗? : 还是侦测到的两个device其实就是GK210? : 2.13个SMX,总共有2496个cores,所以我一次可以同时做运算的数量是否为2496个threads? : 软体方面: : 我写了一个64 * 64的矩阵乘法,我想测试不同的block & thread数量去做运算,哪个执 : 行时间会比较短,我试了两种block的配置(thread数量刚好为4096,一个thread执行一 : 个输出矩阵的一个element)。 : (1)dim3 dimBlock(32, 32); : dim3 dimGrid(2, 2); : 这个配置是以下附的程式码配置,执行结果是正常的。 : (2)dim3 dimBlock(4, 128); : dim3 dimGrid(1, 8); : 换成这样配置编译之後,结果却只有大约三分之一是正常的值,其余却都是0 : ,我的threadIdx.x & threadIdx.y都是由0-1023,请问这是发生了什麽错误吗? 因为压!即使你有两张卡,你还是要设定你的程式是运行在哪张卡上! 预设是只在device0上运行,要做multi-GPU又是另一个世界 所以说压不是两张卡的资源可以合并使用压,就先假装只有一张卡就好了 然後押,建议还是先参考一下cuda的文件,一个block最多只有1024个thread可以活着 这跟卡上面有几个核心没太大关溪跟可以有几个block同时执行比较有关西 剩下的block的排程跟配置问题没有很明确的答案是怎样,通常是多重效果混合 基本上压都会用profiler去分析这样设计会比较好 还有押4096对K80根本是塞牙缝等级的大小,少说也要10W个元素八 最後压如板友说的建议先熟悉一下工具cuda-memckeck nvida-smi nvprof nvvp之类的 --



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