CUDA 多 GPU 执行中的并发性
我在具有 4 个 GPU 的多 GPU 系统上运行 cuda 内核函数.我预计它们会同时发布，但事实并非如此.我测量每个内核的启动时间，第二个内核在第一个内核完成执行后启动.所以在 4 个 GPU 上启动内核并不比 1 单个 GPU 快. 如何让它们同时工作? 这是我的代码: cudaSetDevice(0);GPU_kernel 解决方案 我做了一些关于在 4 Kepler K
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如何理解“ warp中的所有线程同时执行相同的指令”。在GPU中？
我正在阅读专业CUDA C编程，然后在 GPU体系结构概述部分： CUDA采用单指令多线程（SIMT）架构来管理和以32个称为warp的组执行线程。线程束中的所有线程同时执行同一条指令。每个线程都有其自己的指令地址计数器和寄存器状态，并根据自己的数据执行当前指令。每个SM将分配给它的线程块划分为32个线程扭曲，然后调度在可用硬件资源上执行。 SIMT体系结构类似于SIMD（单指令，多数
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并发CUDA多GPU执行
我在多GPU系统上运行cuda内核函数，使用 4 GPU。我预计他们将同时推出，但他们不是。我测量每个内核的开始时间，第二个内核在第一个内核完成执行后启动。因此，在 4 GPU上启动内核不会比 1 单GPU更快。 我如何让他们同时工作？ 这是我的代码： cudaSetDevice（0）; GPU_kernel>（d_r
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CUDA多GPU执行中的并发
我在多GPU系统上运行cuda内核函数，使用 4 GPU。我预计他们将同时推出，但他们不是。我测量每个内核的开始时间，第二个内核在第一个内核完成执行后启动。因此，在 4 GPU上启动内核不会比 1 单GPU更快。 我如何让他们同时工作？ 这是我的代码： cudaSetDevice（0）; GPU_kernel>（d_r
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