--ptxas-options = -v

Question

का आउटपुट आउटपुट आउटपुट मैं हाथ से लिखित कर्नेल के लिए अपने प्रत्येक CUDA थ्रेड के लिए संसाधन उपयोग को समझने की कोशिश कर रहा हूं।

मैं nvcc -arch=sm_20 -ptxas-options=-v

के साथ एक kernel.o फाइल करने के लिए मेरी kernel.cu फ़ाइल संकलित और मैं निम्नलिखित उत्पादन

ptxas info : Compiling entry function '_Z12searchkernel6octreePidiPdS1_S1_' for 'sm_20' 
ptxas info : Function properties for _Z12searchkernel6octreePidiPdS1_S1_ 
    72 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads 
ptxas info : Used 46 registers, 176 bytes cmem[0], 16 bytes cmem[14] 

ऊपर उत्पादन को देखते हुए मिल गया, यह कहना सही है कि

• प्रत्येक CUDA धागा 46 रजिस्टरों का उपयोग कर रहा है?
• स्थानीय मेमोरी में कोई पंजीकरण नहीं है?

मुझे आउटपुट को समझने के साथ कुछ समस्याएं भी हैं।

• मेरे गिरी __device__ कार्यों की एक पूरी बहुत कुछ बुला रहा है। __global__ और __device__ फ़ंक्शंस के स्टैक फ्रेम के लिए मेमोरी के 7212 बाइट्स योग-कुल है?

• 0 byte spill stores और 0 bytes spill loads

• बीच क्या अंतर है क्यों cmem के लिए जानकारी विभिन्न आंकड़ों के साथ दो बार दोहराए गए (जो मैं यह सोचते हैं रहा हूँ निरंतर स्मृति है) है? कर्नेल के भीतर मैं किसी निरंतर मेमोरी का उपयोग नहीं कर रहा हूं। क्या इसका मतलब यह है कि संकलक हुड के तहत, कुछ स्थिर स्मृति का उपयोग करने के लिए GPU को बताने जा रहा है?

Answer 1

• प्रत्येक CUDA धागा 46 रजिस्टरों का उपयोग कर रहा है? हां, सही
• स्थानीय मेमोरी में कोई पंजीकरण नहीं है? हां, सही
• __global__ और __device__ फ़ंक्शंस के ढेर फ्रेम के लिए स्मृति की कुल योग 72 बाइट्स है? हां, सही
• 0 बाइट स्पिल स्टोर्स और 0 बाइट्स स्पिल लोड के बीच क्या अंतर है?
  • उचित प्रश्न, लोड स्टोर से अधिक हो सकते हैं क्योंकि आप एक गणना मूल्य बढ़ा सकते हैं, इसे एक बार लोड कर सकते हैं, इसे छोड़ दें (यानी उस रजिस्टर में कुछ और स्टोर करें) फिर इसे फिर से लोड करें (यानी इसका पुन: उपयोग करें)। अद्यतन: टिप्पणी भी कि फैल लोड/दुकान गिनती के रूप में नीचे
• क्यों cmem के लिए जानकारी है टिप्पणी में @njuffa द्वारा वर्णित स्थिर विश्लेषण के आधार पर दोहराया (जो मैं यह सोचते हैं रहा हूँ निरंतर स्मृति है) दो बार विभिन्न आंकड़ों के साथ? कर्नेल के भीतर मैं किसी निरंतर स्मृति का उपयोग नहीं कर रहा हूं। क्या इसका मतलब है कि संकलक हुड के नीचे है, जीपीयू को कुछ निरंतर स्मृति का उपयोग करने के लिए कहने जा रहा है?
  • लगातार स्मृति __constant__ चर और गिरी तर्क सहित कुछ प्रयोजनों के लिए प्रयोग किया जाता है, विभिन्न "बैंकों" उपयोग किया जाता है, कि एक सा विस्तृत प्राप्त करने के लिए लेकिन जब तक आप अपने __constant__ चर के लिए 64KB से भी कम समय और 4KB से भी कम समय का उपयोग शुरू होता है कर्नेल तर्क के लिए आप ठीक रहेगा।