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CUDA Frage: Funktion auf bestimmte Prozessoren legen |
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| êssig |
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Verfasst am: 31.01.2011, 19:00
Titel: CUDA Frage: Funktion auf bestimmte Prozessoren legen
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Heyho,
angenommen, ich habe eine ganz ganz simple Funktion, die z.B. zwei Zahlen addiert, "summe", ist es dann möglich, dass ich mittels CUDA (ähnlich wie mit MPI) diese Funktion auf z.B. 30, (40, 50, 60, 70... etc) Prozessoren meiner GPU laufen lasse, d.h. jeder Prozessor soll ein Wertepaar addieren und zurückgeben?
Weil ich finde nur die "automatische" Parallelisierung, d.h. ich deklariere eben eine Matrix und lasse eine Berechnung starten:
Ga = gpuArray(rand(1000, 'single'));
Gb = gpuArray(rand(1000, 'single'));
Gres=Ga*Gb
(siehe auch http://www.mathworks.com/help/toolbox/distcomp/bsic4fr-1.html)
bzw. zum Ausführen eigener Funktionen eben arrayfun:
http://www.mathworks.com/help/toolb...../bsic4n4-1.html#bsic4x6-1
Aber ich weiß nicht, wie ich das ganz genau steuern kann. Ich möchte die Jacobimatrix mittels Finite-Differenzen-Methode berechnen und hierzu dann eine bestimmte Anzahl an Prozessoren ansteuern und eben die einzelnen Ableitungen an einem bestimmten Arbeitspunkt bestimmen lassen. Außerdem möchte ich später einen Vergleich anstellen, wie viel schneller die Berechnung läuft, wenn ich z.B. 30, oder 40, oder 50 etc... Prozessoren nutzte und daher möchte ich diese Anzahl während der Berechnung selbst festlegen!
Danke schonmal!
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| Harald |
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Verfasst am: 01.02.2011, 10:55
Titel:
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Hallo,
hier wird beschrieben, wie du CUDA-Code in MATLAB einbinden kannst. Ich gehe davon aus, dass es das ist, was du möchtest?
http://www.mathworks.com/help/toolbox/distcomp/bslohnr-1.html
Ich habe das mal ausprobiert; das größte Problem dabei ist wirklich das Kompilieren des CUDA-Codes bzw. das Generieren des PTX-Files (Pfade korrekt setzen etc.).
Allerdings musst du dazu eben CUDA-Code schreiben. Wenn du in MATLAB bleiben möchtest, musst du zumindest nach jetzigem Stand mit den direkt auf gpuArrays anwendbaren Methoden bzw. mit arrayfun vorlieb nehmen und dich damit abfinden, dass MATLAB automatisch versucht, die GPU "so gut wie möglich" auszulasten.
Grüße,
Harald
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| êssig |
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Verfasst am: 01.02.2011, 11:53
Titel:
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Okay vielen Dank erstmal für Deine Antwort... Muss ich dann meinen ganzen Code in CUDA (also C++ nehme ich an?) schreiben, oder nur den "Master"-Teil; also den Teil, der eigentlich alles steuert und der festlegt, wie viele Prozessoren im aktuellen Testrun genutzt werden sollen?
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| Harald |
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Verfasst am: 01.02.2011, 12:28
Titel:
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Hallo,
den gesamten Code.
In dem Link sind ganz unten zwei Beispiele dafür angegeben.
CUDA ist in der Schreibweise sehr ähnlich wie C/C++, aber eben doch nicht ganz gleich. Ich würde mich also, was die Deklaration der Zeile und die Verwendung von threadidx angeht, nach dem unteren Beispiel richten.
Grüße,
Harald
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| êssig |
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Verfasst am: 01.02.2011, 12:32
Titel:
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Danke nochmals. Das hört sich leider garnicht soo gut an für mich 
Kennst Du eine Quelle von Mathworks selbst, die besagt, dass die Parallelisierung von selbst, automatisch und "so gut wie möglich" (heißt mit maximaler Prozessoranzahl) geht? Bräuchte dafür eine Quelle, die ich einem Kollegen zeigen könnte, finde aber leider gerade keine...
Danke!
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| Harald |
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Verfasst am: 01.02.2011, 13:41
Titel:
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Hallo,
damit kann ich leider nicht dienen. In meinem Testbeispiel war jedoch die arrayfun-Variante genauso schnell wie CUDA.
Wenn du nur mit Methoden auf gpuArrays arbeitet, ist es etwas langsamer, da ja das Programm jedes Mal die auszuführende Aktion an die GPU schickt und die GPU wieder Erledigung meldet und dadurch etwas Zeit verloren geht.
Wenn du Informationen von Mathworks zu dem Thema möchtest, kontaktiere doch am besten den Mathworks Support.
Grüße,
Harald
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