我不太明白 __restrict__
的概念CUDA 中的标记。
我用 __restrict__
读过避免指针别名,特别是,如果指向的变量是只读的,则变量的读取得到优化,因为它被缓存了。
这是代码的简化版本:
__constant__ float M[M_DIM1][M_DIM2];
__host__ void function(float N[][DIM2], float h_M[][M_DIM2], float P[][DIM2]);
__global__ void kernel_function(const float* __restrict__ N, float *P);
__host__ void function(float N[][DIM2], float h_M[][M_DIM2], float P[][DIM2]) {
int IOSize = DIM1 * DIM2 * sizeof(float);
int ConstSize = M_DIM1* M_DIM2* sizeof(float);
float* dN, *dP;
cudaMalloc((void**)&dN, IOSize);
cudaMemcpy(dN, N, IOSize, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpyToSymbol(M, h_M, ConstSize);
cudaMalloc((void**)&dP, IOSize);
dim3 dimBlock(DIM1, DIM2);
dim3 dimGrid(1, 1);
kernel_function << <dimGrid, dimBlock >> >(dN, dP);
cudaMemcpy(P, dP, IOSize, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(dN);
cudaFree(dP);
}
我在使用
__restrict__
以正确的方式标记N,即只读?此外,我读过关键字
__constant__
on M 的意思是只读和常量,那么它们两者有什么区别,分配的类型呢?
最佳答案
__restrict__
由 nvcc
使用已记录 here . (请注意,包括 gnu 编译器在内的各种 c++ 编译器也支持这个确切的关键字,并且类似地使用它)。
它与 C99 restrict
具有基本相同的语义。关键字,即an official part of that language standard .
简而言之,__restrict__
是您作为程序员与编译器签订的契约(Contract),上面写着 大致 , “我只会使用这个指针来引用底层数据”。从编译器的角度来看,这样做的关键之一是指针别名,它可以阻止编译器进行各种优化。
如果您想要关于 restrict
确切定义的更长的正式论文或 __restrict__
,请引用我已经给出的链接之一,或者做一些研究。
所以,__restrict__
出于优化目的,通常对支持它的编译器很有用。
对于计算能力 3.5 或更高的设备,这些设备有一个单独的缓存,称为 read only cache。它独立于正常的 L1 类型缓存。
如果您同时使用 __restrict__
和 const
装饰传递给内核的全局指针,那么这也是对编译器的强烈提示,在为 cc3.5 和更高版本的设备生成代码时,会导致这些全局内存负载流过只读缓存。这可以提供应用程序性能优势,通常几乎不需要其他代码重构。这并不能保证只读缓存的使用,如果它可以满足必要的条件,编译器通常会尝试积极使用只读缓存,即使你不使用这些装饰器。__constant__
指的是 不同 hardware resource on the GPU .有很多不同之处:
__constant__
在所有 GPU 上可用,只读缓存仅在 cc3.5 及更高版本上可用 __constant__
分配的内存标记(它包含在指定内存分配的行中)被限制为最大 64KB。只读缓存没有这样的限制。我们不放__restrict__
在分配内存的行上;它用于装饰指针。 __constant__
OTOH 机制期望所谓的统一访问以获得最快的性能。统一访问本质上意味着warp中的每个线程都从相同的位置/地址/索引请求数据。 两个
__constant__
内存,以及标有 const
的全局内存装饰器上的指针传递给内核代码,从内核代码的角度来看都是只读的。无论是使用
__restrict__
,我都没有在您显示的代码中看到任何明显的问题。或其他任何东西。我唯一的意见是,为了获得最大利益,您可能希望同时装饰 N
和 P
在你的内核声明/原型(prototype)中使用 __restrict__
的指针,为了最大的利益,如果这是你的意图。 (很明显,你不会用 P
装饰 const
。)
关于pointers - CUDA:__restrict__ 标签使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43235899/