GPUプログラミング - 計算機班wiki

勉強してわかったこと教えて下さい：

メモ

CUDA

• すごくはやい
  • MBA late 2010のGeforce 320MですらULV C2Dよりずっとはやい。
• 多粒子系などデータセットが大きいときよいと思います。
  • ただ、メモリ参照がコンフリクトすると待たされるらしい。相互作用が複雑なときは注意したほうがよいかも。まあそこまでは気にならないですが。
• thread(3次元)とblock(2次元)という単位で実行
  • GPUには複数のプロセッサがあり、それぞれのプロセッサが複数スレッドを実行する
• なるべく複数プロセッサで複数スレッドを実行させたほうがよい
  • 1次元配列だと工夫が要りそうですね。
• 多次元配列は扱えない。1次元でなくてはいけない。
  • #define GET_SUFFIX(i, j, n) ( (i) * (n) + (j) ) みたいなことをすればよい。
• メモリアクセスは遅め。
  • なるべくCPU-GPU間のコピーは少ないほうがよさそう。
  • GPU中でのメモリ参照も少なくすべき
    • shared memoryというのを使うと速くなるらしい、が未検証

使用上の注意

• vimだと勝手にハイライトしてくれた。
• コンパイラはnvcc。普通のC++ compiler
  • よほど変なことをしない限り平気。
• ただよほど変なことをするとおかしくなるらしいのでso/dylibにして呼ぶのがよいのかも。
• doubleは基本使わない。
  • 浮動小数リテラルは「0.0f」みたくしないとワーニングがでる。うざい。
• CUT_DEVICE_INITマクロは呼ばなくていい。EXITも多分呼ばなくていい。cudaFreeはきちんと呼びましょう

二次元の波動をつくってみた

• 一次元は軽すぎてprocessingでも余裕だったので…。
• CPUだと重くて無理
  • まあULV C2Dですし。
• CUDAでdylibをつくりopenframeworksで呼ぶ。
  • JNI経由でprocessing使おうとしたらなんか重かったのでやめた

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