각 방향으로 (N, N) 셀이있는 격자를 만들었습니다. 어떤 점이 어느 셀에 해당하는지 확인하고 싶습니다. 그러나 이것은 쉽습니다. 그러나 그리드에서 벗어날 수있는 몇 가지 점이 있습니다. 하나의 셀에 넣습니다.성능, 최소/최대 또는 모듈러스에 미치는 영향이 가장 적은 작업은 무엇입니까?
이것은 GPU에서 모두 수행되므로 제 질문은 유효 셀에 누락 된 포인트를 매핑하는 최상의 작업이 될 것입니다.
커널에서 분기를 도입 할 것으로 생각되는 max (0, min (N, cell.x))를 사용하는 첫 번째 옵션. 두 번째 옵션은 modulus (cell.x % N)를 사용하여 GPU에서 수행해야 할 매우 비싼 작업입니다.
어떤 것을 어떻게 사용할 것인지 결정할 수 있습니까?
GPU에는 정수 min() 및 max()에 대한 하드웨어 지침이 있습니다. cuobjdump --dump-sass을 사용하여 nvcc로 컴파일 된 실행 파일에서 기계 코드를 덤프하면이 지침을 인식 할 수 있습니다 (예 : IMNMX 또는 VMNMX). "mnmx"는 "최소 또는 최대"를 나타내며, 두 작업 사이의 선택은 술어에 의한 것입니다).
컴파일 시간이 2의 일정한 경우 N의 경우 모듈로 연산은 LOP.AND 명령어로 매핑해야합니다. N의 다른 컴파일 타임 상수 값의 경우 일반적으로 정수 곱셈 및 시프 팅이 포함 된 작은 명령어 시퀀스가 생성됩니다. 런타임에서 결정되는 변수 N에 대해, 모듈로 동작은 기본적으로 적어도 15 정도의 명령 인 완전한 정수 나누기를 요구할 것이다.
따라서 컴파일 시간 상수 N이 2의 거듭 제곱 인 경우 이외에 성능 측면에서 모듈 기반 솔루션보다 min() 및 max()을 사용하는 클램핑이 바람직합니다. 그러나 코드가이 작업을 자주 수행하고 계산 처리량에 의해 제한되지 않는 한, 커널 수준의 성능 차이는 작거나 존재하지 않을 가능성이 큽니다 (예 : 코드의 메모리 대역폭이 제한된 경우).
N에 대해 아는 것이 있습니까? 2의 거듭 제곱에 의한 모듈러스는 매우 싸다. – Jez
나는 그것에 대해 생각하고 있었지만, 어떤 경우에는 필요한 메모리를 늘리는 것을 의미 할 것이라고 추측합니까? 하지만 잘 ... 그리드가 그렇게 크지 않아야 옵션이 될 수 있습니다. – BRabbit27
'커널에서 분기를 도입 할 것으로 믿는 max (0, min (N, cell.x))를 사용하는 첫 번째 옵션 왜 이것이 분기가 발생할 것이라고 생각합니까? 이 함수들은'min.s32'와'max.s32'와 같은 매우 효과적인 분기없는 어셈블리에 매핑되어야합니다. 거기에는 분기가 없습니다. –