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【GPGPU】くだすれCUDAスレ pert2【NVIDIA】



1 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2009/10/08(木) 19:29:37 ]
このスレッドは、他のスレッドでは書き込めない超低レベル、
もしくは質問者自身何が何だが分からない質問を勇気を持って書き込むスレッドです。
CUDA使いが優しくコメントを返しますが、
お礼はCUDAの布教と初心者の救済をお願いします。

CUDA・HomePage
www.nvidia.com/cuda

関連スレ
GPUで汎用コンピューティングを行うスレ
pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1167989627/
GPGPU#3
pc12.2ch.net/test/read.cgi/tech/1237630694/

546 名前:542 [2010/01/26(火) 11:15:31 ]
へー、なるほど。
あとgridサイズ小さくする以外に使うSM数を制限できますか?

547 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/26(火) 11:41:29 ]
できませんし、その必要もないでしょう。

548 名前:542 mailto:sage [2010/01/26(火) 11:48:03 ]
>>547
そうですか、ありがとうございます
並列計算の研究の一環でCUDA使ってるんで
並列数の変化でデータが取れたら嬉しいな、という理由です

549 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/26(火) 14:26:47 ]
>>548
素直に描画用とは別にGPUを用意しましょう。

総和を取る処理は私も書いているけど、仮想的に二次元にデータを配置して、縦に集計するところまでをGPUでやっている。
残りはCPU側に吐き出してからCPUではSSEを使って集計。

550 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/26(火) 14:53:47 ]
>>548
1番最初に実行が始まるCTAの配置は予測可能なので、
その中で使わないSMに割り当てられたCTAはコア内でダミーの演算を長時間繰り返すことでそのSMを占有し続ける。
こうすれば本来の計算は残りのSMでのみ行われるようになる。

通常時間計測できるのは全CTAが完了するまでの時間なので以下のどちらかを。
1)最後のCTAがdevice memoryにマップされたhost pinned memoryに何か書き込む。
2)ダミー演算の繰り返し回数を段々少なくしていき、計測される時間の減少率が変わるところを探す。

なお、全SMを使わないとメモリアクセス効率も落ちるのであまり面白くない。

551 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/26(火) 15:20:53 ]
> 仮想的に二次元にデータを配置して、縦に集計するところまで
なるほど。ふつくしい。n次元でCPUでは最後の一次元だけやらせれば、対称になるな

552 名前:542 [2010/01/26(火) 21:31:38 ]
>>549
別に用意してこの場合メリットってありますか?
あと総和ならReductionで組んだけど今回はGPU単体の話だったんで最後までGPUでやりました
デバイスホスト間の転送時間って馬鹿にならないイメージあるんですが、CPUにやらせたほうが速いんですかね?
まあ最後のちょっとだから誤差の範囲な気がしないでもないw

>>550
結構シビアですね、
直接的な方法が無ければgridサイズ縮めてIdx周り弄ろうと思います
↑の方法で弊害無いですよね?;

553 名前:528 mailto:sage [2010/01/27(水) 17:26:29 ]
少し前にMTGPについて質問した者ですが、どうやら自分の要求とズレた感じでした。
thread 256、block 1でmake_uint32_random()するとバッファに768個のデータが生成されるが、でっていう…。

これはメルセンヌツイスタの高周期な乱数列の1部分って事で、本当にあの高周期な乱数を使いたいならその分のメモリが必要だということなのかな。
独自の乱数ジェネレータを作って、その768個の中から1つを取り出して…みたいな事をやり始めるとまた性質が変わってしまうし、本末転倒に。

結局、カーネルの中でシミュレーション目的の使用方法としては微妙だったので絶望。。。
スレッドID毎に使える線形合同法(遷移型)の乱数として使えるようになんとかできないものか…

554 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/28(木) 00:49:57 ]
え、おれ100万個単位で作って使えてるよ。
int num_data, にちゃんとでかい数与えてるかな



555 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/28(木) 09:22:34 ]
>>554
いや、num_dataの数を変えて生成される個数の事はあまり重要じゃないのよ…
問題はカーネルの中で使おうとした時、バッファに作成された乱数が並んでいる形態では微妙なのです。

例えば、100万個作ったとして256のスレ数で使うなら使用部分を分割する事になりますよね(thID==0は、バッファのindex0〜約4000、という感じ)
いや、各スレッドは100万個のうち初めのindexだけseedとして決めて、あとは順次indexを増やして使っていく感じでもいいけど、
両者とも乱数列の周期はバッファのサイズに依存してしまいます。

一方、よくある{x=x*1103515245+12345; return x&2147483647;}このような方法は、アルゴリズムが優秀だとxが4byteなら最大で2^32の周期を持ちますよね。
今の状態のメルセンヌツイスタで2^32の周期を得ようとしたら、どんだけ大きいバッファが必要かっていう…
精度の良い乱数という点では利点ありますが、globalメモリを物凄く使う割にはなんだかなぁ…という複雑な気持ち。

MTGPの形態を知らなかった自分が悪いんだけど、要はこれ乱数生成を並列化して高速にしたもので、
実際にパラレルな計算で使う用にはなりえない事が分かりました。
自分の要求としては、GPU Gems3の「CUDAによる効率的な乱数の生成と応用」がチラッと見た感じでは合致してたので、今からこっちを参考にしてみます。
長文スマソ。>>554にはとても感謝している。こんな結末で申し訳ない。

556 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/28(木) 09:38:33 ]
>乱数列の周期はバッファのサイズに依存してしまいます

横から失礼しますが、
for( ; ; )
{
make_uint32_random(, , d_buff); //デバイスメモリに作らせて残す
my_kernel_func<<<>>>(d_buff, , , , ); //MTGPで作った乱数を消費
}
こんな感じとして、256スレッドが一回に8192個の乱数を使う
→make_uint32_randomは2097152個の乱数を生成する

で良いのでは? make_uint32_random() は複数回呼び出すごとに
前回のmtgp32_params_fast_tの続きから処理するわけで、周期は
2^11213-1 でしょう。÷256しても2^11205とかだ

557 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/29(金) 08:52:57 ]
stupid questionですみませんが、VC++ 9.0で
1. .cppと.hのように、.cuファイル内でインクルードしているファイルが更新されたら.cuを再コンパイル対象にしたい。
2. ptxを出力したい。nvcc -ptxでは無理でした。
以上について教えてください。お願いします。

558 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/29(金) 19:27:06 ]
>>557
コマンドラインから nvcc -ptx *.cu とやっても駄目?



559 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/29(金) 23:45:27 ]
-keepでいいんじゃね
1.についてはSource Dependenciesを個別に設定すれば一応できる

560 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/30(土) 15:52:51 ]
>>558
XP Pro 32bitとVista Ultimate 64bitの両環境で、
コマンドラインからnvcc と打つとcl.exeがないと怒られます。
プロジェクトのプロパティを参考にパスとincludeを指定してやっても
エラーは控えていませんがコンパイルできません。
VC使ってる人はどうしてるんでしょう?

561 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/30(土) 15:56:22 ]
-ccbin で指定しても駄目ですか?

562 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/31(日) 02:17:49 ]
もちろんVSコマンドプロンプトから打ってるよな

563 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/31(日) 16:27:27 ]
>>562
ふつうのコマンドプロンプトを使っていました。
どうもお騒がせしました。

564 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/31(日) 16:30:07 ]
普通にC++のコードを書けるようになってからじゃないと、学習効率が悪くてどうしようもないぞ。



565 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/01/31(日) 18:38:21 ]
>>559
俺は556じゃないが-keep知らなかった。ありがとう。

566 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/01(月) 21:17:18 ]
GPU Challenge 2010
ttp://www.hpcc.jp/sacsis/2010/gpu/

自由課題もあるそうな

567 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/02(火) 11:27:25 ]
まあ俺は学生だから規定課題でるけどな
しかしCellとかに比べてあんまり最適化するとこないな

568 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/02(火) 18:26:32 ]
どのくらい参加するんだろう?

俺もとりあえずエントリーしようかな。

569 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/02(火) 22:14:16 ]
自由課題の方で、パターン形成する発展方程式とかの数値計算すると、絵的にも面白そうなの出来そうじゃない?

570 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/10(水) 10:54:42 ]
jpegをデコードするライブラリもしくはCUDAのコードはどこかにありませんか?

571 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/10(水) 11:54:41 ]
GPU Challengeの課題が増えた
メルセンヌツイスタと言われるとHack the Cellを思い出すな

572 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/10(水) 12:30:21 ]
SLI環境で、プログラムを2つ実行した場合、それぞれ別のGPUを
利用する方法を教えてくれ

573 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/10(水) 14:52:21 ]
> SLI環境で
えっ、ひとつにしか見えないんじゃないの?? 出来るの?

574 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/11(木) 00:45:35 ]
>>572
cudaSetDevice()でそれぞれ0と1を指定する。





575 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/11(木) 13:21:15 ]
>>573
東工大青木先生はGeForce4つ並べてた
OpenMPで並列化していたと思う

576 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/11(木) 13:39:01 ]
>>575
CUDA版OpenMPてあるの?

577 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/11(木) 14:25:56 ]
CUDA版と言えるOpenMPはない
OpenMPのスレッド指定とCUDAのdevice指定を組み合わせただけのこと

578 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/11(木) 14:53:48 ]
そういうことか、今度挑戦してみようかな

579 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/12(金) 00:56:59 ]
> GeForce4つ並べ

> SLI
は違うんじゃね? ケーブルで繋ぐのがSLI・・・かな

580 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/12(金) 10:07:29 ]
OpenMPを使えば複数のGPUを簡単に使えるのですか?
やりかたをおしえてくれろ

581 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/12(金) 11:11:35 ]
CUDAで顧客向けプログラムを作成しています。
CUDAプログラムの配布先には本体以外に何を配布すればよろしいのでしょうか?


582 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/12(金) 11:46:23 ]
>>581
GeForce人数分

583 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/12(金) 11:49:25 ]
TeslaかQuadroを配っておけば良いと思うよ

584 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/12(金) 11:56:09 ]
cutil使わなければcudart.dllだけでよろしよ



585 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/12(金) 17:57:29 ]
>>579
内部でケーブルでつながってても、
デバイスメモリが共有されるわけじゃないから
CUDA的には関係ない。

586 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/13(土) 04:48:44 ]
>>580
SDKにサンプルがある

587 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/14(日) 12:30:31 ]
CUDA FORTRANのセミナーが青木先生のとこで開催されるらしいが、おまいら行く?

588 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/14(日) 12:42:11 ]
>>587
青木先生か、Cだったら行くんだけどな

589 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 17:44:43 ]
デバイスエミュレーション時の速度って、実際のCPUとの目安で考えたら
どのくらいスケールして考えればいいですか?

初めてエミュレーションモードを使ってみたんですが、3000倍以上の差が付いて明らかにおかしいと思うんです…
CPU: Core i7 Q720@1.6GHz、 GPU:Tesla C1060

590 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 17:53:40 ]
Q720って720QMのこと?
ノートPCにTeslaが搭載されているとか、聞いたことがないんだけど

591 名前:589 mailto:sage [2010/02/15(月) 17:56:06 ]
追記。
grid(2,1,1)、block(256,1,1)でのカーネルで、3000倍になります。
これからgridを増やすと、さらに差が広がっていきます。

カーネルで実装した内容を、CPU版で実装したくないけど速度比較はしたい。
・・・無理でつか?

592 名前:589 mailto:sage [2010/02/15(月) 18:06:39 ]
>>590
Teslaは別のデスクトップPCので、エミュを動かしたのはノートPCでの方です。
紛らわしくて申し訳ない。
どちらもPCもCUDA使えるんですが、CPU自体はノートの方が性能良かったのでこちらを使いました。

ノートPCのGPU: GeForce GTX 260M

593 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 18:14:45 ]
そもそも、エミューレーションモードって非CUDA環境でも
CUDAカーネルのデバッグが出来るようにしたものでしょ

あくまでテスト用のもの


594 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 18:15:25 ]
誤)エミューレーションモード
訂)エミュレーションモード



595 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/15(月) 19:10:55 ]
3000倍?そんなもんでしょ

596 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 19:28:11 ]
効率の良いブロック分けの仕方?がわからず困っています.

実行時にN個のデータ系列が与えられて,
それぞれの系列へ施す処理内容自体は同一なのですが,
その処理に用いるパラメタ値が異なります.
例えばN=3の場合,パラメタもp[0]〜p[2]の3個があって,
 データ系列0の全データ { D[0,0], D[0,1], D[0,2], ..., D[0,m0] } にはp[0]を加算,
 データ系列1の全データ { D[1,0], .... , D[1,m1] } にはp[1]を加算,
 データ系列2の全データ { D[2,0], .... , D[2,m2] } にはp[2]を加算
という具合です.

全系列のデータ数が同じ(m0=m1=m2)ならば
グリッドの次元の1方向を系列(0〜N-1)に割り当てれば良いかと思うのですが,
系列毎にデータ個数がかなり異なる場合はどうすればいいのでしょうか?
データ個数は系列ごとに少なくとも数千個くらいになります.
同じような割り振り方だと何もしないブロックが大量にできてしまいそうです.

597 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/15(月) 20:36:27 ]
CにD[0,0]というものはないのでよくわからないけど、
いったん長い配列にまとめて処理して、あとでCPUでばらせばいいのでは。
D[i,j]のjについて、自分はどのpに属するのか覚えさせて。

598 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 23:36:05 ]
>>592
Nvidia Nexus使えば?

599 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/15(月) 23:37:13 ]
追記
Nexus使うとネットワーク経由で、
コード書く用のPCとデバッグするPCを分けられるよ、ってことね。

600 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/16(火) 14:48:16 ]
>>598
うーん、デバッグというよりは単にCPUとGPUで速度比較をしたいだけなんです。
うまく並列化して普通は、1〜50倍くらいの成果になると思うんですが・・・

目安でいいからエミュレーションモードから大体の速度が分からないのかなと。

601 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/16(火) 23:24:57 ]
いまいち意味がわかんないけどCPUコードとGPUコードをデバイスエミュで実行したらCPUコードのが3000倍早いって事?
それだったらそんなもんかと。デバイスエミュは重いし。
違うんだったらごめん。
CPUとGPUで速度比較したいなら普通にCPUとGPUそれぞれ向けのコード書いて実行したらいいんじゃない??

602 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 00:50:55 ]
>>601
あ、あれ? 自分のデバイスエミュの認識自体が間違ってたかな…?
言いたかったのは、実行するハードの方での両者の比較です。
CPUコードと言うのはありません。
カーネルや、その内部で呼ぶ__device__の関数らがGPUコードだよね?それを普通に「GPU」が実行した時の速度と、
デバイスエミュを使ってCPUが実行した場合(内部では逐次計算?)の速度では、普通に「GPU」で実行した方が3000倍速いということです。

>>591の通り、GPUコードが多くなりすぎて、同じ事をするCPUコードを実装するのが面倒なのです。
デバイスエミュはCPUが実行するとの事で淡い期待を抱いてましたが無理そうな感じなんですな…

603 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 01:32:32 ]
>>602
比較する目的はなんでしょうか?
研究目的であれば面倒であろうがCPU用も実装しなければなりません。
そうでないなら比較なぞしなくてよいのではないかと。

ちなみにGPU:エミュが3000:1程度であればCPU用に普通に実装した方がGPUより速い可能性が十分にあります。

604 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 15:10:51 ]
面倒でも計算結果の比較しろよw

nvidiaのサンプルコードでも結果の比較してるだろ



605 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 15:41:47 ]
>>602
emulation modeは,名前の通りGPUでの動作を模擬しているだけで,
その計算速度とGPUの計算速度を比較することに意味はない.
emulation modeがある理由は,カーネル内にprintfとかのコードを書いて
debugしたり出来るようにするため.
従って,CPUとGPUの計算速度の比較を行いたいなら,それぞれに最適化した
2つのコードを書いて比較する必要がある.

関係ないけど,
CPUとの比較しているときにCPUのコア一つとの比較が多い気がするけど,
それフェアな比較じゃないよね.せめてOpenMPくらい使おうよと.
まぁ使うとGPUの存在感が薄れるのだけれども….


606 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 17:32:51 ]
>>603
研究なんて言えないようなものです。目的としては自己満足になりますね。
ただ、目安程度であれど比較できないとGPUとCUDAを使う意義に関わってきます。
早ければSUGEEEE!!ってなって満足し、遅ければそこできっぱり止めるという選択ができる。
そして3000:1ならまだCPUの方が早そうだというのは参考になりました。

>>605
おっしゃる通りですが、厳密に比較するまでは求めていないんです。
今自分がやってることは無意味なのか?(つまりCPUの方が普通に早い)が分かればいいんです。
grid(2,1,1)でフェアじゃないのは、コーディングが糞なので2以上じゃないとGPUで動作しないんです('A`)・・・(メモリ周りの関係で)

我侭な要求でスマン。

607 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 18:07:50 ]
逆に考えるんだ
CPU側で動作をきっちり検証したプログラムを、
GPUに移植して、速度を比べる。

GPUに本当に適した問題なら、数十倍出る場合もあるし。

608 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 18:47:11 ]
>>605
GPUの優位性をうたうような文脈で
比較対象のCPUコードが1スレッドだったら
それを評価する人間は目が余程の節穴でない限り、
CPUのコア数倍した結果と比べるでしょ。

物凄く差がある場合はそれでも十分優位性をうたえるから。

609 名前:デフォルトの名無しさん [2010/02/17(水) 21:05:25 ]
>>605
1コアの40倍とあれば4コアの10倍と読み替えればいい訳で。

610 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/17(水) 22:05:37 ]
4コアと比較したらどうなるかということではなく、
1コアと比較してる人がCPU版もまともにチューニングしてるとは思えない、ということかと。

まぁ、皆GPU版ばっかりチューニングしてますから。



611 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/18(木) 06:16:20 ]
たぶんCPU版はSSEすら使っていないんだろうね。
メモリ帯域がものを言うコードでなくて、CPUがNehalemだったら、
安いGPUなんかじゃ全く優位ないからね。

612 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/19(金) 02:31:33 ]
俺はNvidiaちゃんを信じるよ

twitter.com/NVIDIAGeForce/status/9265680539

613 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/19(金) 02:32:33 ]
誤爆った/(^o^)\

614 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 04:09:26 ]
うちは理論で「***手法より*%高速化して最速!」とかやってないってのもあるけど
GPUで組んだ手法と既存の手法を比べる場合、既存のほうはベーシックにしろと指導された。
複数CPUだとかSSEを使ってガチガチに最適化した手法と比べちゃうと基準が分からなくなるからだと。
他の高速化との差を知りたければその論文と比較しろということだと思う。

CPU最適化して無いなんて糞というのも分かるけど、こういうところもあるということで。



615 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 08:30:23 ]
コードの比較もいろいろだよな。
同じアルゴリズムを採用しても、CPUでも書き手によってGPUでも明らかに差が出てくる。
でもGPUを使う場合、多くの場合はCPUよりも速くなりました。というのが目的な訳で、
CPUの方が速いならあえてGPUを使う必要はないからね。
基準が曖昧になるのもわかるけど、そもそも基準が曖昧な気がするなあ。
場合によってはかなり恣意的になることもあるし・・・・。

616 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 10:07:52 ]
Femiやばいまた延期確定かも

617 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 11:37:52 ]
一般人が入手できるのは1年後になる可能性もあるらしいね

618 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 11:44:04 ]
なんでそんな度々延期になるの

619 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 12:14:45 ]
>>618
ペーパーロンチで実際開発が
行われていないからだよ

620 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 13:17:36 ]
今回のケースは大きな欠陥があることを知りながら、小手先の改良でなんとかしようとして
「完成品」を大量生産をして、まとにチップが取れなかったのが原因だろ

1%程度とされる歩留まり率で、1チップ当たり5000ドルの原価
これでは商売にならないね

621 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 13:39:05 ]
3/19に東工大青木先生がCUDA Fortranのセミナやるんだって

622 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/20(土) 13:40:57 ]
関係者の宣伝おつ

623 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/23(火) 08:21:59 ]
青木先生に集客されたくねえなあ正直

624 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/23(火) 22:06:44 ]
nexusをリモートで動かそうとしたが、ブレークポイントでとまらねぇ・・・。
色々試したがどうにも解決しないので教えてください。

状況としては、nexusのユーザーズガイドに沿って設定。
ためしにnexusサンプル動かそうとしたら、
ランタイムAPIプロジェクトはGetDeviceで引数に0が。
で、次の行で落ちる。
DriveAPIは落ちない。んでホスト側の画面右下に青いポップアップ出て、
ターゲットマシンにコンソール画面出てるのでプログラムは正常に動いてるっぽい。
でもカーネル関数内にブレークポイント置いても止まらず。
自分でSDKサンプルのプロジェクトの設定変えて試しても同じ。

マシン環境はこんな感じ。
ホストマシン
Vista 64bit SP2
.Net3.5 SP1
Host nexus1.0(jan 64bit)
GPU FX570
VC++ 2008 SP1
DirectX10 August 09
CUDA SDK2.3 32bit
CUDA ToolKit2.3 32bit



625 名前:続き mailto:sage [2010/02/23(火) 22:08:57 ]
ターゲットマシン
Vista 64bit SP2
.Net3.5 SP1
Target nexus1.0(jan 64bit)
GTX285
VC++ 2008
DirectX 10 August 09
CUDA SDK2.3 32bit

他に設定としてはEnable Security Serverをfalse
nexus→option→Enable secure connectionをfalseにしてます。
使い方は、ホストマシンでVC起動→プロジェクト読み込み→nexusデバッグ
ターゲットマシンはデバッグモニタ起動のみ。
どこがおかしいのだろう?

626 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/24(水) 22:31:24 ]
Fermi終了したらこのスレも終了するんかなあ

627 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/24(水) 23:16:54 ]
the launch date for GeForce GTX 480 and GTX 470 is March 26

628 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/25(木) 12:42:26 ]
>>627
ペーパーリリースで全世界で1万枚以下の出荷といううわさだけどね
一般人が手に入れられるようになるのは、下手をすると来年
良くて年末という予想がある

629 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/25(木) 13:15:26 ]
やっぱ、シリコン丸ごと改良しないとだめなんか。
半分ダメで256コアでもいいんだけどww

630 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/25(木) 20:23:58 ]
俺はNexusインストールすらできなかった

631 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/25(木) 22:02:09 ]
消費電力280Wだっけ。。。GTX480

632 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/25(木) 23:43:58 ]
アム虫キモ

633 名前:625 mailto:sage [2010/02/26(金) 23:13:31 ]
もうよくわからんからnexusのエミュモードでやることにした。
カーネル関数内でブレークするし、値もちゃんと表示されてそう。

>>630
OS対応してないとか?Vistaか7しかできない。
あとはOSとnexusのbitが違うとか。

634 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/02/27(土) 19:37:59 ]
>>633
インストーラがVS2008 SP1入れてあるのに読み取ってくれなくて、
インストールができない状態だった。

Microsoftからダウンロードしたばっかりのイメージを使ってインストールしたから
当然SP1はあたっているものかと思っていたらあたっていなかった、っていう初歩的なミスだった。

ちょっくら遊んでくる



635 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/05(金) 11:16:51 ]
         ,. -‐'''''""¨¨¨ヽ
         (.___,,,... -ァァフ|          あ…ありのまま 今 起こった事を話すぜ!
          |i i|    }! }} //|
         |l、{   j} /,,ィ//|       『おれはNvidiaにARE YOU READY?と言われて
        i|:!ヾ、_ノ/ u {:}//ヘ          準備していたら準備しているのはNvidiaの方だった』
        |リ u' }  ,ノ _,!V,ハ |
       /´fト、_{ル{,ィ'eラ , タ人        な… 何を言ってるのか わからねーと思うが
     /'   ヾ|宀| {´,)⌒`/ |<ヽトiゝ        おれも何をされたのかわからなかった
    ,゙  / )ヽ iLレ  u' | | ヾlトハ〉
     |/_/  ハ !ニ⊇ '/:}  V:::::ヽ        頭がどうにかなりそうだった…
    // 二二二7'T'' /u' __ /:::::::/`ヽ
   /'´r -―一ァ‐゙T´ '"´ /::::/-‐  \    128bitメモリバスだとかリネームテクノロジーだとか
   / //   广¨´  /'   /:::::/´ ̄`ヽ ⌒ヽ    そんなチャチなもんじゃあ 断じてねえ
  ノ ' /  ノ:::::`ー-、___/::::://       ヽ  }
_/`丶 /:::::::::::::::::::::::::: ̄`ー-{:::...       イ  もっと恐ろしいものの片鱗を味わったぜ…

636 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/06(土) 00:09:36 ]
GTX480がそこそこ出回るらしい(core数は当初想定よりも少なくなる可能性があるが)
Fermiアーキテクチャを思っていたよりも早い時期に体験出来る可能性が出てきた

637 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/06(土) 20:59:14 ]
Fermi火事出すだろうな
電気食いすぎだ

638 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/07(日) 10:23:33 ]
GF100(GTX480, 470)は高電力でお値段も高めになるだろうから、
Fermiアーキテクチャをとにかく早く試したい人以外はその次のGF104がいいと思う

639 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/07(日) 11:05:46 ]
半分だけの460とか出ないかな?

640 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/07(日) 11:26:00 ]
この辺りの情報がそれかも知れん

The AMD's Cafe:ローコストなFermiやQuadroについて - livedoor Blog(ブログ)
blog.livedoor.jp/amd646464/archives/51525107.html

まだまだ先のようだ

641 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/07(日) 15:31:52 ]
売り物にならない奴はQuadro逝きか。
OpenGL市場ってほんと舐められてるな。
ゲイツに縛られない自由なAPIだったはずなのに。

642 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/09(火) 00:29:10 ]
www8.plala.or.jp/b4zabeat/


643 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/09(火) 23:19:41 ]
このレビューは何が言いたいのかよくわからんかった
pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/20090518_168541.html

644 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/16(火) 00:53:46 ]
CUDA上の命令がどれくらいのクロックで動くかまとめられていませんか?
整数の乗算やら三角関数はプログラミングガイドに載っていたのですが,ほかの命令も知りたいです



645 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/16(火) 08:46:48 ]
「どのくらい」でいいなら実測すればいいかと

646 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/03/16(火) 16:42:16 ]
エミュレーションモードでやるとうごくのですが、GPUをつかうと動きません。

const int c = border + (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x) * step * 2;
const int r = border + (blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y) * step * 2;
const int i = 1;
// atomicAdd(&count[0], 1);//ここでは動くのでatomicAddの問題ではない
if(c >= i_width - border || r >= i_height - border) return;
int i_max = -1, r_max = -1, c_max = -1;
float max_val = 0;
for (int ii = i; ii < min(i+2, intervals-1); ii += 1)
for (int rr = r; rr < min(r+2*step, i_height - border); rr += step)
for (int cc = c; cc < min(c+2*step, i_width - border); cc += step) {
float val = getVal(d_m_det, o, ii, cc, rr, i_width, i_height);
if (val > max_val) {
max_val = val, i_max = ii, r_max = rr, c_max = cc;
}
} // Check the block extremum is an extremum across boundaries.
/***********ここでd_iptsにiptを加えてもうごく*********/
// float4 ipt ;
// d_ipts[atomicAdd(&counter, 1)] = ipt;
if (max_val > 0.0004f && i_max != -1 && isExtremum(d_m_det,o, i_max, c_max, r_max, i_width, i_height, intervals)) {
float4 ipt = interpolateExtremum(d_m_det, o, i_max, r_max, c_max, i_width, i_height);
if(ipt.x >= 1)
{
d_ipts[atomicAdd(&counter, 1)] = ipt;//ここの行をコメントアウトすると動く
ipt.x += 1;
}}
最後のif文の中でd_iptsやcountにアクセスするのがだめっぽいのですが・・・
なにかif文を書いたときに同じような症状になった方や、これを見ただけでわかる方いらっしゃったら、教えてください。
よろしくおねがいします。






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