[Παράλληλα και Διανεμημένα Συστ.] Εργασία 3

[Thmmy.gr portal]

  Thmmy.gr portal
   Forum
   Downloads
   Ενεργ. Λογαριασμού
   Επικοινωνία
  
  Χρήσιμα links
   Σελίδα τμήματος
   Βιβλιοθήκη Τμήματος
   Elearning
   Φοιτητικά fora
   Πρόγραμμα Λέσχης
   Πρακτική Άσκηση
   Ηλεκτρονική Εξυπηρέτηση Φοιτητών
   Διανομή Συγγραμμάτων
   Ψηφιακό Καταθετήριο Διπλωματικών
   Πληροφορίες Καθηγητών
   Instagram @thmmy.gr
   mTHMMY
  
  Φοιτητικές Ομάδες
   ACM
   Aristurtle
   ART
   ASAT
   BEAM
   BEST Thessaloniki
   EESTEC LC Thessaloniki
   EΜΒ Auth
   IAESTE Thessaloniki
   IEEE φοιτητικό παράρτημα ΑΠΘ
   SpaceDot
   VROOM
   Panther
  

THMMY.gr Web

Helios_MultiScribbles2SMF Default ThemeSMFone_Blue

[Ανεβάζετε τα θέματα των εξετάσεων στον τομέα Downloads]

Είσαι πρωτοετής;... Καλώς ήρθες! Μπορείς να βρεις πληροφορίες εδώ. Βοήθεια για τους καινούργιους μέσω χάρτη.

Κατεβάστε εδώ το Android Application για εύκολη πρόσβαση στο forum.

Ανεβάζετε τα θέματα των εξετάσεων στον τομέα Downloads με προσοχή στα ονόματα των αρχείων!

[Πληροφορίες Καθηγητών]

Πληροφορίες Καθηγητών

[rspappas]

(εντελως κατοπιν εορτης)

εχω κολλησει σε ενα θεμα και δεν βρισκω κατι σχετικο καπου.

εγραψα παραλληλο κωδικα της πρωτης περιπτωσης (n*n blocks, 1 thread per block, χωρις shared memory), και συμβαινει το εξης παραδοξο. Μεχρι και n=2^7 δουλευει καλα και επαληθευονται τα αποτελεσματα σε σχεση με τον σειριακο.
Απο 2^8 και μετα ομως, απλα μου επιστρεφει πισω τον αρχικο πινακα, τελειωνοντας πολυ γρηγορα

δοκιμασα επισης υλοποιηση 1 block με n*n threads, το οποιο εμφανιζει το ιδιο προβλημα, αλλα για n=2^6 και μετα.

υποψιαζομαι οτι κατι παιζει με τις μεγιστες δυνατες διαστασεις. εχει κανεις καμμια ιδεα?

[Exomag]

Δοκίμασες καμία από τις συναρτήσεις της CUDA που σου επιστρέφουν τα errors κατά την εκτέλεση στη GPU;

Η cudaGetLastError() προσωπικά μου είχε σώσει πολύ ώρα που θα σπαταλούσα σε debugging.

[rspappas]

θα το δω

[Exomag]

θα το δω

Μπορείς επίσης να δεις μέσω της cudaMemGetInfo() το διαθέσιμο χώρο στη GPU, για να είσαι σίγουρος ότι δεν πας να κάνεις allocate παραπάνω χώρο από όσο έχεις διαθέσιμο.

[Andromedas]

(εντελως κατοπιν εορτης)

εχω κολλησει σε ενα θεμα και δεν βρισκω κατι σχετικο καπου.

εγραψα παραλληλο κωδικα της πρωτης περιπτωσης (n*n blocks, 1 thread per block, χωρις shared memory), και συμβαινει το εξης παραδοξο. Μεχρι και n=2^7 δουλευει καλα και επαληθευονται τα αποτελεσματα σε σχεση με τον σειριακο.
Απο 2^8 και μετα ομως, απλα μου επιστρεφει πισω τον αρχικο πινακα, τελειωνοντας πολυ γρηγορα

δοκιμασα επισης υλοποιηση 1 block με n*n threads, το οποιο εμφανιζει το ιδιο προβλημα, αλλα για n=2^6 και μετα.

υποψιαζομαι οτι κατι παιζει με τις μεγιστες δυνατες διαστασεις. εχει κανεις καμμια ιδεα?

Γενικά αυτό μου φαίνεται ότι χρησιμοποιείς παραπάνω threads απο ότι μπορεί να "σηκώσει"
 ταυτόχρονα. Είχα το ίδιο προβλημα και

Η cudaGetLastError() προσωπικά μου είχε σώσει πολύ ώρα που θα σπαταλούσα σε debugging.

Με έσωσε και μένα αν το τρέχεις σε windows υπάρχει άλλο ένα μικρό θεματάκι που μου πήρε μερικές μέρες αλλά το βρήκα
Γενικά υπάρχει τρόπος να τα δεις τα μέγιστα threads με το cudastatus νομίζω (στην περίπτωση που δεν τρέχεις στο pc και να αρκεστείς σε ένα googlαρισμα της κάρτας γραφικών )

[nlogn]

Έτσι βλέπεις τι σφάλμα έχεις:

Code:

 
        cudaError_t cudaStatus;
        gpuAPSP <<<dimGrid, dimBlock >>> (...); // τρέχεις τον kernel σου
        cudaStatus = cudaGetLastError();
        if (cudaStatus != cudaSuccess) {
            fprintf(stderr, "APSP launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));