Возможно ли завершить работу ядра CUDA с хоста? [Дубликат]
Возможно, этот трюк дает идею
Boolean var= new anonymousClass(){
private String myVar; //String for example
@Overriden public Boolean method(int i){
//use myVar and i
}
public String setVar(String var){myVar=var; return this;} //Returns self instane
}.setVar("Hello").method(3);
2 ответа
Предполагаю, что вы хотите остановить запущенное ядро (не один поток).
Самый простой способ (и тот, который я предлагаю) - установить флаг глобальной памяти, который был протестирован ядро. Вы можете установить флаг с помощью cudaMemcpy () (или без использования единой памяти).
Как показано ниже:
if (gm_flag) {
__threadfence(); // ensure store issued before trap
asm("trap;"); // kill kernel with error
}
ams ("trap;") остановит все запущенные thread
Обратите внимание, что с cuda 2.0 вы можете использовать assert () для завершения ядра!
. Другой подход может быть следующим (у меня нет попробовал код!) [/ g7]
__device__ bool go(int val){
return true;
}
__global__ void stopme(bool* flag, int* val, int size){
int idx= blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x;
if(idx < size){
bool canContinue = true;
while(canContinue && (flag[0])){
printf("HELLO from %i\n",idx);
if(!(*flag)){
return;
}
else{
//do some computation
val[idx]++;
val[idx]%=100;
}
canContinue = go(val[idx]);
}
}
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, const char *file, int line, bool abort=true)
{
if (code != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
if (abort) exit(code);
}
}
int main(void)
{
int size = 128;
int* h_val = (int*)malloc(sizeof(int)*size);
bool * h_flag = new bool;
*h_flag=true;
bool* d_flag;
cudaMalloc(&d_flag,sizeof(bool));
cudaMemcpy(d_flag,h_flag,1,cudaMemcpyHostToDevice);
int* d_val;
cudaMalloc(&d_val,sizeof(int)*size );
for(int i=0;i<size;i++){
h_val[i] = i;
}
cudaMemcpy(d_val,h_val,size,cudaMemcpyHostToDevice);
int BSIZE=32;
int nblocks =size/BSIZE;
printf("%i,%i",nblocks,BSIZE);
stopme<<<nblocks,BSIZE>>>(d_flag,d_val,size);
//--------------sleep for a while --------------------------
*h_flag=false;
cudaMemcpy(d_flag,h_flag,1,cudaMemcpyHostToDevice);
cudaDeviceSynchronize();
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
printf("END\n");
}
, где ядро stopMe продолжает работать, пока кто-то со стороны хоста не установит флаг в false. Обратите внимание, что ваше ядро может быть намного сложнее, чем это, и попытка синхронизировать все потоки для выполнения return может быть намного больше (и может повлиять на производительность). Надеюсь, это помогло.
Подробнее здесь
-
1мне нужно запустить это, если блок кода внутри блока ядра кода? – MD Kamal Hossain Shajal 25 January 2016 в 11:04
-
2Вы должны позаботиться о настройке gm_flag из кода хоста и убедитесь, что по крайней мере один поток внутри ядра выполняет его. – Davide Spataro 25 January 2016 в 11:06
-
3asm trap приведет к ошибке типа cudaErrorUnknown во время выполнения. Я не уверен, что поведение, требуемое Камалом. – X3liF 25 January 2016 в 11:06
-
4@ X3liF Я знаю, что это не самое элегантное решение. Он работает, если вы используете его в сочетании с assert (чтобы убедиться, что вы не маскируете другие ошибки) и правильно исправить ошибку (запуск ядра происходит асинхронно). Но для лучшей работы нам нужно взглянуть на ядро, потому что изящно из ядра требуется определенный уровень синхронизации между хостом и всеми потоками устройств. – Davide Spataro 25 January 2016 в 11:16
-
5Обратите внимание, что assert не зависит от режима отладки, но вы действительно не хотите использовать assert в этом случае, потому что он требует уничтожения контекста, прежде чем GPU примет любые новые команды через API-интерфейс хоста, и я сомневаюсь, что это то, что OP хочет. – talonmies 25 January 2016 в 11:20
Модель исполнения CUDA не позволяет осуществлять межблочную связь по дизайну. Это потенциально может привести к тому, что этот вид прерывания ядра при условии, что операция операции будет невозможна для надежной реализации, не прибегая к подходам типа assert или trap, которые могут потенциально привести к разрушению контекста и потере данных, чего вы, вероятно, не хотите.
Если ваш дизайн ядра включает в себя небольшое количество блоков с «резидентными» потоками, тогда единственный подход - это своего рода атомный спин-блок, который трудно надежно работать и который значительно ухудшит производительность контроллера памяти и достижимая пропускная способность.
Если, с другой стороны, в вашем дизайне ядра есть довольно большие сетки с большим количеством блоков, и ваша главная цель - остановить блоки, которые еще не запланированы, тогда вы можете попробуйте что-то вроде этого:
#include <iostream>
#include <vector>
__device__ unsigned int found_idx;
__global__ void setkernel(unsigned int *indata)
{
indata[115949] = 0xdeadbeef;
indata[119086] = 0xdeadbeef;
indata[60534] = 0xdeadbeef;
indata[37072] = 0xdeadbeef;
indata[163107] = 0xdeadbeef;
}
__global__ void searchkernel(unsigned int *indata, unsigned int *outdata)
{
if (found_idx > 0) {
return;
} else if (threadIdx.x == 0) {
outdata[blockIdx.x] = blockIdx.x;
};
unsigned int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (indata[tid] == 0xdeadbeef) {
unsigned int oldval = atomicCAS(&found_idx, 0, 1+tid);
}
}
int main()
{
const unsigned int N = 1 << 19;
unsigned int* in_data;
cudaMalloc((void **)&in_data, sizeof(unsigned int) * size_t(N));
cudaMemset(in_data, 0, sizeof(unsigned int) * size_t(N));
setkernel<<<1,1>>>(in_data);
cudaDeviceSynchronize();
unsigned int block_size = 1024;
unsigned int grid_size = N / block_size;
unsigned int* out_data;
cudaMalloc((void **)&out_data, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size));
cudaMemset(out_data, 0xf0, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size));
const unsigned int zero = 0;
cudaMemcpyToSymbol(found_idx, &zero, sizeof(unsigned int));
searchkernel<<<grid_size, block_size>>>(in_data, out_data);
std::vector<unsigned int> output(grid_size);
cudaMemcpy(&output[0], out_data, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaDeviceReset();
std::cout << "The following blocks did not run" << std::endl;
for(int i=0, j=0; i<grid_size; i++) {
if (output[i] == 0xf0f0f0f0) {
std::cout << " " << i;
if (j++ == 20) {
std::cout << std::endl;
j = 0;
}
}
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
Здесь у меня есть простое ядро, которое ищет волшебное слово в большом массиве. Чтобы получить раннее поведение выхода, я использую одно глобальное слово, которое устанавливается атомарно теми потоками, которые «выигрывают» или запускают условие завершения. Каждый новый блок проверяет состояние этого глобального слова, и если он установлен, они возвращаются без какой-либо работы.
Если я скомпилирую и запустил это на устройстве Kepler умеренного размера:
$ nvcc -arch=sm_30 -o blocking blocking.cu
$ ./blocking
The following blocks did not run
42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146
147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167
168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188
189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209
210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230
231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251
252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272
273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293
294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314
315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335
336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356
357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377
378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398
399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419
420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440
441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461
462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482
483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503
504 505 506 507 508 509 510 511
вы можете видеть, что большое количество блоков в сетке увидело изменение в глобальном слове и досрочно закончило без запуска поискового кода. Это может быть лучшим, что вы можете сделать без строго инвазивного подхода к спин-блокировке, что сильно повредит производительности.