Товарищи, может кто-нибудь разбирается в технологии CUDA и может дать совет новичку вт этом деле. Пишу самую простую программу поэлементного перемножения 2-х комплексных векторов и сравниваю скорость работы кода.
Программа, в которой вычисление производится CPU:
| Код |
#include<iostream>
#include <helper_functions.h> // helper functions for SDK examples
#define SIGNAL_SIZE 8192
typedef double2 Complex;
using std::cout;
using std::endl;
int main()
{
StopWatchInterface *timer = 0;
sdkCreateTimer(&timer);
// Allocate host memory for the signal
Complex *h_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex) *SIGNAL_SIZE);
Complex *h_pr_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex) * SIGNAL_SIZE);
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i)
{
h_signal[i].x = i;
h_signal[i].y = i;
//cout<<"<"<< h_signal[i].x<<","<<h_signal[i].y<<">"<<"\n";
}
sdkStartTimer(&timer);
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i)
{
h_pr_signal[i].x=h_signal[i].x*h_signal[i].x-h_signal[i].y*h_signal[i].y;
h_pr_signal[i].y=2*h_signal[i].y*h_signal[i].x;
}
sdkStopTimer(&timer);
printf("Processing time: %f (ms)\n", sdkGetTimerValue(&timer));
sdkDeleteTimer(&timer);
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i)
{
if(i==2||i==SIGNAL_SIZE/2||i==SIGNAL_SIZE)
cout<<"<"<< h_pr_signal[i].x<<","<<h_pr_signal[i].y<<">"<<"\n";
}
// cleanup memory
free(h_signal);
free(h_pr_signal);
}
|
Программа, в которой вычисление производится GPU:
| Код |
#include<iostream>
#include <cufft.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <helper_functions.h> // helper functions for SDK examples
#define SIGNAL_SIZE 8192
typedef double2 Complex;
using std::cout;
using std::endl;
__global__ void MultiVector(cufftDoubleComplex *d_signal, cufftDoubleComplex *d_pr_signal)
{
// Получаем id текущей нити.
int idx = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;
// Расчитываем результат.
d_pr_signal[idx].x = d_signal[idx].x*d_signal[idx].x-d_signal[idx].y*d_signal[idx].y;
d_pr_signal[idx].y = 2*d_signal[idx].x*d_signal[idx].y;
}
int main()
{
cudaSetDevice(0);
StopWatchInterface *timer = 0;
sdkCreateTimer(&timer);
// Allocate host memory for the signal
Complex *h_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex) *SIGNAL_SIZE);
Complex *h_pr_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex) * SIGNAL_SIZE);
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i)
{
h_signal[i].x = i;
h_signal[i].y =i;
// cout<<"<"<< h_signal[i].x<<","<<h_signal[i].y<<">"<<"\n";
}
cufftDoubleComplex *d_signal;
cufftDoubleComplex *d_pr_signal;
cudaError_t cuerr=cudaMalloc((void **)&d_signal,sizeof(cufftDoubleComplex)*SIGNAL_SIZE);
if(cuerr!=cudaSuccess)
cout<<"Cannot create GPU memory buffer for d_signal"<<endl;
cudaError_t cuerr1=cudaMalloc((void **)&d_pr_signal,sizeof(cufftDoubleComplex)*SIGNAL_SIZE);
if(cuerr1!=cudaSuccess)
cout<<"Cannot create GPU memory buffer for d_signal"<<endl;
sdkStartTimer(&timer);
cudaError_t cudaResult=cudaMemcpy(d_signal,h_signal,sizeof(cufftDoubleComplex)*SIGNAL_SIZE,cudaMemcpyHostToDevice);
if(cudaResult!=cudaSuccess)
cout<<"Could not copy data from device to host"<<endl;
dim3 gridSize = dim3(SIGNAL_SIZE/512,1,1);
dim3 blockSize = dim3(512,1,1);
MultiVector<<<gridSize,blockSize>>>(d_signal, d_pr_signal);
//Хендл event’а
cudaEvent_t syncEvent;
cudaEventCreate(&syncEvent); //Создаем event
cudaEventRecord(syncEvent, 0); //Записываем event
cudaEventSynchronize(syncEvent); //Синхронизируем event
cudaError_t cudaResult2=cudaMemcpy(h_pr_signal, d_pr_signal,sizeof(cufftDoubleComplex)*SIGNAL_SIZE,cudaMemcpyDeviceToHost);
if(cudaResult2!=cudaSuccess)
cout<<"Could not copy data from device to host"<<endl;
sdkStopTimer(&timer);
printf("Processing time: %f (ms)\n", sdkGetTimerValue(&timer));
sdkDeleteTimer(&timer);
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i)
{
if(i==0||i==SIGNAL_SIZE/2||i==SIGNAL_SIZE-1)
cout<<"<"<< h_pr_signal[i].x<<","<<h_pr_signal[i].y<<">"<<"\n";
}
// cleanup memory
free(h_signal);
free(h_pr_signal);
cudaFree(d_signal);
cudaFree(d_pr_signal);
cudaDeviceReset();
}
|
Результаты работы этих программ во вложении)
Подскажите должно ли так быть(или я что=то делаю неправильно?) и почему? Заранее спасибо за помошь!!!
P.S. Видеокарта NDIVIA GeForse GTX 650
проц Intel Core™ 2
VS2012
CUDA Tollkit 5.5 |