【发布时间】:2013-07-17 07:56:46
【问题描述】:
我有一个向量向量vector<vector<double>> data。
我只想复制该“二维矩阵”中包含的信息,因为 CUDA 中没有向量。
所以我使用的第一种方法是
vector<vector<double>> *values;
vector<vector<double>>::iterator it;
double *d_values;
double *dst;
checkCudaErr(
cudaMalloc((void**)&d_values, sizeof(double)*M*N)
);
dst = d_values;
for (it = values->begin(); it != values->end(); ++it){
double *src = &((*it)[0]);
size_t s = it->size();
checkCudaErr(
cudaMemcpy(dst, src, sizeof(double)*s, cudaMemcpyHostToDevice)
);
dst += s;
}
使用 NVVP 进行分析后,我的 cudaMempcpy 吞吐量非常低。我认为这是逻辑,因为我发送的数量非常少 每个 cudaMemcpy 调用中的字节数。 所以我决定稍微修改一下代码来尝试改进这一点,所以第二种方法是
double *h_values = new double[M*N];
dst = h_values;
for (it = values->begin(); it != values->end(); ++it){
double *src = &((*it)[0]);
size_t s = it->size();
memcpy(dst, src, sizeof(double)*s);
dst += s;
}
checkCudaErr(
cudaMemcpy(d_values, h_values, sizeof(double)*M*N, cudaMemcpyHostToDevice)
);
分析后的结果仍然是低 memcpy 吞吐量。 那么,我的问题是,如何改进从主机到设备的副本?
我使用的是 Quadro K4000。第一种情况下我得到 25 MB/s,第二种情况下大约 2 GB/s。 M = 5 和 N = 2000000。我必须说 M 的值是一个普通值,但有时它可以达到 50。
【问题讨论】:
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你应该更准确 - 我认为你并不是说你的 memcpy 吞吐量很低,但是你的 cudaMemcpy 吞吐量很低,对吧?为了帮助您,您还应该说明您拥有哪个 GPU,实际吞吐量是多少,以及您的 M 和 N 的大小。
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对不起,我的意思是
cudaMemcpy(我只是复制了 nvvp 分析器所说的内容)。我刚刚编辑了问题。 -
M和N如何映射到原始向量?这是否意味着您有 2000000 个向量,每个向量有 5-50 个条目要复制或反过来。您说第二种情况是在 80Mb 传输中为您提供每秒 2Gb/s 的传输。这与 CUDA 附带的标准 HostToDevice 带宽测试的性能相比如何?
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M 行,N 列。是的,Nvidia 的视觉分析器报告第二种情况的平均速度为 2GB/s,我应该改用
nvprof吗?对于可分页内存传输测试,我得到了大约 3.7GB/s,所以我可以说我得到了大约 50% 的可用带宽。 -
如果您使用 cudaEvents 对这个特定的
cudaMemcpy调用运行自己的带宽测量,您会获得什么样的传输速率?