Горячая замена кода, неудавшаяся (затмение)

Я подозреваю, что у вас есть некоторые неправильные представления о CUDA и о том, как его использовать, тем более что вы ссылаетесь на «процесс», когда в терминологии CUDA такого нет.

Для большинства приложений CUDA есть две важные вещи для достижения хорошей производительности: оптимизация доступа к памяти и обеспечение того, чтобы каждый «активный» поток CUDA в коробке выполнял ту же операцию, что и другие активные потоки в коробке. Оба эти слова звучат так, будто они важны для вашего приложения.

Чтобы оптимизировать доступ к памяти, необходимо убедиться, что операции чтения из глобальной памяти и записи в глобальную память объединены. Подробнее об этом можно прочитать в руководстве по программированию CUDA, но это, по сути, означает, что смежные потоки в полуоснове должны считываться из смежных ячеек памяти или записываться в них. Кроме того, каждый поток должен считывать или записывать 4, 8 или 16 байт одновременно.

Если образец доступа к памяти является случайным, может потребоваться использовать текстурную память. При необходимости обращения к памяти, считанной другими потоками в блоке, следует использовать общую память.

В вашем случае я не уверен, каковы ваши входные данные, но вы должны, по крайней мере, убедиться, что ваши записи объединены. Вам, вероятно, придется вложить некоторое нетривиальное количество усилий, чтобы ваши чтения работали эффективно.

Во второй части рекомендуется, чтобы каждая нить CUDA обрабатывала по одному пикселю на выходном изображении. С помощью этой стратегии следует следить за циклами в ядрах, которые будут выполняться дольше или короче в зависимости от данных для каждого потока. Каждая резьба в деформациях должна выполнять одинаковое количество шагов в одном и том же порядке. Единственное исключение из этого состоит в том, что не существует реального ограничения производительности за то, что некоторые нити в основе не выполняют никаких операций, в то время как остальные нити выполняют одну и ту же операцию вместе.

Таким образом я рекомендовал бы иметь каждую проверку нити, если ее пиксель в данном треугольнике. Если нет, то он ничего не должен делать. Если это так, он должен вычислить выходной цвет для этого пикселя.

Кроме того, я настоятельно рекомендую читать больше о CUDA, так как кажется, что вы прыгаете в глубокий конец, не имея хорошего понимания некоторых основных основ.

См. этот поток:

Это означает, что вы изменили класс во время отладки приложения и не смогли обновить класс для приложения во время его работы.
Эта ошибка предполагает, что может быть запущен более старый JVM, т.е. до 1.4.2, но эта ошибка может произойти с любым JVM, если изменение несовместимо с предыдущей версией класса.

Тщательно проверьте, какой JRE используется в сеансе отладки.

Также проверьте развертывание классов, скомпилированных с набором атрибутов отладки. (см. этот поток )

Наконец, как указано в :

вы отключили функцию « Project- > Автоматическое построение »?
Горячая замена кода работает (только?), если включена автоматическая сборка...