printf внутри функции CUDA __global__

Question

В настоящее время я пишу матричное умножение на графическом процессоре и хотел бы отладить свой код, но поскольку я не могу использовать printf внутри функции устройства, есть ли что-то еще, что я могу сделать, чтобы увидеть, что происходит внутри этой функции. Это моя текущая функция:

__global__ void MatrixMulKernel(Matrix Ad, Matrix Bd, Matrix Xd){

    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;

    int bx = blockIdx.x;
    int by = blockIdx.y;

    float sum = 0;

    for( int k = 0; k < Ad.width ; ++k){
        float Melement = Ad.elements[ty * Ad.width + k];
        float Nelement = Bd.elements[k * Bd.width + tx];
        sum += Melement * Nelement;
    }

    Xd.elements[ty * Xd.width + tx] = sum;
}

Я хотел бы знать, является ли Ad и Bd тем, чем я думаю, и посмотреть, действительно ли эта функция вызывается.

Answer 1

CUDA теперь поддерживает printf s непосредственно в ядре. Формальное описание см. В Приложении B.16 .

Руководства по программированию CUDA C.

Answer 2

EDIT

Чтобы не вводить людей в заблуждение, как указывает М. Тиббитс, printf доступен в любом графическом процессоре с вычислительной способностью 2.0 и выше.

Конец редактирования

У вас есть выбор:

• Используйте отладчик графического процессора, то есть cuda-gdb в Linux или Nexus в Windows
• Используйте cuprintf, который доступен для зарегистрированных разработчиков (регистрация здесь )
• Вручную скопируйте данные, которые вы хотите увидеть, затем сбросьте этот буфер на хост после завершения работы вашего ядра (не забудьте синхронизировать)

Относительно вашего кода:

• Рассмотрите возможность передачи структур Matrix через указатель (т. Е. cudaMemcpy их на устройство, затем передайте указатель на устройство), сейчас у вас не возникнет проблем, но если сигнатура функции станет очень большой, вы можете нажать ограничение в 256 байт
• У вас неэффективные чтения из Ad, у вас будет 32-байтовая транзакция в памяти для каждого чтения в Melement - рассмотрите возможность использования общей памяти в качестве промежуточной области (см. Пример transposeNew в SDK)

Answer 3

• cuprintf
• попробуй Nexus http://developer.nvidia.com/object/nexus.html

кстати ..

• использовать разделяемую память
• умножить вне цикла
• Посмотрите на это: http://www.seas.upenn.edu/~cis665/LECTURES/Lecture11.ppt

Answer 4

См. Раздел «Форматированный вывод» (в настоящее время B.17) в Руководстве по программированию CUDA C.

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html