问我可以在不传递指针数组的情况下启动协作内核吗？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-01-31 08:53:27

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CUDA运行时API允许我们使用变量数参数三元雪佛龙语法启动内核：

my_kernel<<<grid_dims, block_dims, shared_mem_size>>>(
    first_arg, second_arg, and_as_many, as_we, want_to, etc, etc);

但是关于“协作”内核，数据自动化系统编程指南说(第C.3节)：

为了启用网格同步，在启动内核时，必须使用cuLaunchCooperativeKernel CUDA运行时启动API，而不是使用cuLaunchCooperativeKernel执行配置语法： cudaLaunchCooperativeKernel( const *func，dim3 gridDim，dim3 blockDim，void **args，size_t sharedMem = 0，cudaStream_t stream =0)(或相当于CUDA驱动程序)。

我宁愿不必为构建指针数组编写自己的包装代码..。运行时API中真的没有避免这种情况的工具吗？

c++

cuda

variadic-templates

gpu-cooperative-groups

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回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-02-01 02:08:37

我们可以使用以下解决方法(需要--std=c++11或最新的C++语言标准)：

namespace detail {

template <typename F, typename... Args>
void for_each_argument_address(F f, Args&&... args) {
    [](...){}((void)(f( (void*) &std::forward<Args>(args) ), 0)...);
}

} // namespace detail

template<typename KernelFunction, typename... KernelParameters>
inline void cooperative_launch(
    const KernelFunction&       kernel_function,
    stream::id_t                stream_id,
    launch_configuration_t      launch_configuration,
    KernelParameters...         parameters)
{
    void* arguments_ptrs[sizeof...(KernelParameters)];
    auto arg_index = 0;
    detail::for_each_argument_address(
        [&](void * x) {arguments_ptrs[arg_index++] = x;},
        parameters...);
    cudaLaunchCooperativeKernel<KernelFunction>(
        &kernel_function,
        launch_configuration.grid_dimensions,
        launch_configuration.block_dimensions,
        arguments_ptrs,
        launch_configuration.dynamic_shared_memory_size,
        stream_id);
}

注意:这使用for_each_arg()一行程序.另见关于它的这篇文章 at FluentCPP。

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Stack Overflow用户

发布于 2018-05-31 18:06:23

FWIW您可以通过void传递任意结构(在API文档中不是很明显)。在这种情况下，编译器从函数签名中计算出的大小并不明显，并且适当的大小被复制到内核中。API文档似乎没有详细说明这一点。

struct Param { int a, b; void* device_ptr; };
Param param{aa, bb, d_ptr};
void *kArgs = {&param};
cudaLaunchCooperativeKernel(..., kArgs, ...);

票数 4

Stack Overflow用户

发布于 2018-02-01 02:14:57

答案是否定的。

在遮罩下，<<< >>>语法将按如下方式展开：

deviceReduceBlockKernel0<<<nblocks, 256>>>(input, scratch, N);

变成：

(cudaConfigureCall(nblocks, 256)) ? (void)0 : deviceReduceBlockKernel0(input, scratch, N);

然后发出一个样板包装函数：

void deviceReduceBlockKernel0(int *in, int2 *out, int N) ;

// ....

void deviceReduceBlockKernel0( int *__cuda_0,struct int2 *__cuda_1,int __cuda_2)
{
__device_stub__Z24deviceReduceBlockKernel0PiP4int2i(_cuda_0,__cuda_1,__cuda_2);
}

void __device_stub__Z24deviceReduceBlockKernel1P4int2Pii( struct int2 *__par0,  int *__par1,  int __par2) 
{  
    __cudaSetupArgSimple(__par0, 0UL); 
    __cudaSetupArgSimple(__par1, 8UL); 
    __cudaSetupArgSimple(__par2, 16UL); 
    __cudaLaunch(((char *)((void ( *)(struct int2 *, int *, int))deviceReduceBlockKernel1))); 
}