【问题标题】:C++ amp: Transferring data async and keeping data on acceleratorC++ amp:异步传输数据并将数据保存在加速器上
【发布时间】:2014-08-26 00:12:07
【问题描述】:

我有一个经常被调用的函数,它非常适合并行处理,所以我研究了 C++ amp 作为初学者。该函数接受三个输入:

  1. 浮点数向量,即输入数据
  2. 一个常数系数向量,在整个调用过程中保持不变
  3. 一个输出向量,结果被写入其中。

现在显然,每次调用都必须将#1 复制到 GPU 上。为此,我使用了堆栈管理的 const 数组,它工作正常。

对于#2,最佳情况是以某种方式将向量保留在 GPU 内存中,因为它是恒定的。这可以使用amp吗?还是每次调用parallel_for_each时都必须复制它,类似于#1?

对于#3,是否可以在GPU上分配缓冲区并将其复制回来,而不是在cpu堆栈上创建一个空缓冲区,将其复制,并在将结果写入其中后将其复制回来?

最后一件事,因为 parallel_for_each 调用本质上是异步的 - 并且将被 #3 的析构函数或 array_view::synchronize() 同步,是否可以离开当前函数(和堆栈空间),做一些GPU 正在处理其他东西,然后在稍后“同步”?

它需要一个动态分配的 array_view 来避免 synchronize() 销毁,但是当我使用指针而不是堆栈管理的对象时,该函数似乎无法编译:

error C3581: unsupported type in amp restricted code
pointer or reference is not allowed as pointed to type, array element type or data member type (except reference to concurrency::array/texture)

另外,对于那些在 OpenCL 等其他架构方面经验丰富的人,我会在那儿有更好的运气吗?

【问题讨论】:

    标签: c++ asynchronous hardware-acceleration c++-amp


    【解决方案1】:

    1 - 是的。如果您将 const array_view 作为输入传递,它将不会被复制回主机内存。

    std::vector<float> cpu_data(20000000, 0.0f);
    array_view<const float, 1> cpu_data_view(cpu_data.size(), cpu_data);
    

    2 - 根据你的系数数组有多大,你可以做几件事之一;

    a - 将其存储在 parallel_for_each lambda 中的本地数组中。这很方便,但会耗尽(宝贵的)本地内存,因此只有在数组非常小时才可行。

    array<float, 1> gpu_data(400);
    std::vector<float> cpu_data(gpu_data.extent.size(), 1.0f);
    copy(cpu_data.begin(), gpu_data);
    

    在这种情况下,gpu_data 将可用于所有 AMP 代码,只要 lambda 捕获它。

    b - 创建一个array 并在执行任何 AMP 代码之前将您的常量数据显式复制到其中。

    c - 如果每个线程多次访问它,请考虑将其加载到tile_static 内存中。

    3 -您仍然可以使用array_view 来保存您的输出数据,但在执行parallel_for_each 之前对其调用discard_data 将防止不必要地复制到GPU 内存。 p>

    std::vector<float> cpu_output_data(20000000, 0.0f);
    array_view<float, 1> output_data_view(cpu_output_data.size(), cpu_output_data);
    output_data_view.discard_data();
    

    **Async - ** 是的,完全可以做到这一点。您可以将 AMP 与 C++ 期货和异步操作结合起来,在 CPU(或另一个 GPU)上同时执行其他工作。请记住,CPU 参与控制 GPU 上的工作调度以及将数据移入和移出它。因此,如果 CPU 过载,GPU 性能可能会受到影响。

    WRT 到您的编译器错误,如果不查看代码,很难判断问题所在。完全可以执行以下操作:

    std::unique_ptr<concurrency::array_view<int, 2>> data_view;
    

    您可能想看看examples covered in the C++ AMP book。它们在 CodePlex 上可用,涵盖了很多这样的场景。

    【讨论】:

    • 谢谢。至于编译问题,我似乎只需要将指针包装在一个结构中。对于#3,我选择保留一个动态分配的数组而不是array_view,当我想要返回结果时,我先执行view.wait(),然后执行copy(array, resultVector.begin()),效果很好。我也做了#1,只是作为一个数组。不确定是否有任何区别。最后,该算法奏效了,但仅比经过精心优化的 simd 代码提供了边际收益。不太清楚为什么,该算法非常适合并行性(它是傅立叶变换的变体)。
    • 如果将数据复制到 GPU 和从 GPU 复制数据所需的额外时间超过了在更快的 GPU 处理器上执行计算所获得的收益,那么您的应用程序将不会看到显着的加速。您应该确保正确使用 const 和 discard_data 以最小化副本。
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