【发布时间】:2012-12-26 05:12:00
【问题描述】:
我正在尝试使用纹理内存来解决插值问题,希望以比使用全局内存更快的方式。作为我第一次使用纹理内存,我将插值问题过度简化为线性插值问题。所以,我已经知道有比下面报道的更聪明、更快速的线性插值方法。 这是文件 Kernels_Interpolation.cuh。 __device__ 函数 linear_kernel_GPU 为简单起见被省略,但正确。
texture<cuFloatComplex,1> data_d_texture;
__global__ void linear_interpolation_kernel_function_GPU_texture(cuComplex* result_d, float* x_in_d, float* x_out_d, int M, int N)
{
int j = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
cuComplex datum;
if(j<N)
{
result_d[j] = make_cuComplex(0.,0.);
for(int k=0; k<M; k++)
{
datum = tex1Dfetch(data_d_texture,k);
if (fabs(x_out_d[j]-x_in_d[k])<1.) result_d[j] = cuCaddf(result_d[j],cuCmulf(make_cuComplex(linear_kernel_GPU(x_out_d[j]-x_in_d[k]),0.),datum));
}
}
}
这里是 Kernels_Interpolation.cu 函数
extern "C" void linear_interpolation_function_GPU_texture(cuComplex* result_d, cuComplex* data_d, float* x_in_d, float* x_out_d, int M, int N){
cudaBindTexture(NULL, data_d_texture, data_d, M);
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE,1); dim3 dimGrid(N/BLOCK_SIZE + (N%BLOCK_SIZE == 0 ? 0:1),1);
linear_interpolation_kernel_function_GPU_texture<<<dimGrid,dimBlock>>>(result_d, x_in_d, x_out_d, M, N);
}
最后,在主程序中,data_d数组的分配和初始化如下
cuComplex* data_d; cudaMalloc((void**)&data_d,sizeof(cuComplex)*M);
cudaMemcpy(data_d,data,sizeof(cuComplex)*M,cudaMemcpyHostToDevice);
result_d 数组的长度为 N。
奇怪的是,仅在前 16 个位置上正确计算了输出,尽管 N>16,其他为 0,例如
result.r[0] 0.563585 result.i[0] 0.001251
result.r[1] 0.481203 result.i[1] 0.584259
result.r[2] 0.746924 result.i[2] 0.820994
result.r[3] 0.510477 result.i[3] 0.708008
result.r[4] 0.362980 result.i[4] 0.091818
result.r[5] 0.443626 result.i[5] 0.984452
result.r[6] 0.378992 result.i[6] 0.011919
result.r[7] 0.607517 result.i[7] 0.599023
result.r[8] 0.353575 result.i[8] 0.448551
result.r[9] 0.798026 result.i[9] 0.780909
result.r[10] 0.728561 result.i[10] 0.876729
result.r[11] 0.143276 result.i[11] 0.538575
result.r[12] 0.216170 result.i[12] 0.861384
result.r[13] 0.994566 result.i[13] 0.993541
result.r[14] 0.295192 result.i[14] 0.270596
result.r[15] 0.092388 result.i[15] 0.377816
result.r[16] 0.000000 result.i[16] 0.000000
result.r[17] 0.000000 result.i[17] 0.000000
result.r[18] 0.000000 result.i[18] 0.000000
result.r[19] 0.000000 result.i[19] 0.000000
其余的代码是正确的,也就是说,如果我用使用全局内存的函数替换 linear_interpolation_kernel_function_GPU_texture 和 linear_interpolation_function_GPU_texture 一切都很好。
我已经验证我可以正确访问纹理内存直到某个位置(取决于 M 和 N),例如 64,之后它返回 0。
如果我将 cuComplex 纹理替换为浮点纹理(强制数据为真实),我也会遇到同样的问题。
有什么想法吗?
【问题讨论】:
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什么是 BLOCK_SIZE?什么是M?什么是N?如果您只是发布代码,将问题重现为一个小的、自包含的示例,包括 API 调用错误检查,这样其他人就可以研究、编译和运行它,如果他们愿意的话,这会简单得多。
标签: cuda textures interpolation