同じCUDAソースファイル内の複数のグローバル関数

Question

同じCUDAソースファイル内で、異なるものを計算する2つのグローバル関数を別々に書くことはできますか？このようなもの：

__global__ void Ker1(mpz_t *d,mpz_t *c,mpz_t e,mpz_t n) 
{ 
    int i=blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; 

    mpz_powm (d[i], c[i], e, n); 

} 

__global__ void Ker2(mpz_t *d,mpz_t *c,mpz_t d, mpz_t n) 
{ 
    int i=blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; 
    mpz_powm(c[i], d[i],d, n); 

} 


int main() 
{ 
    /* ... */ 
    cudaMemcpy(decode_device,decode_buffer,memSize,cudaMemcpyHostToDevice); 
    Ker1<<<dimGrid , dimBlock >>>(d_device,c_device,e,n); 
    Ker2<<<dimGrid , dimBlock>>>(c_device,d_device,d,n); 
    cudaMemcpy(decode_buffer,decode_device,memSize,cudaMemcpyDeviceToHost); 
} 

もしそうなら、あなたはどうしますか？

Answer 1

あなたが求めていることはかなり不明ですが、3回の読みの後に私は仮定します："同じソースファイルに複数のカーネルを書き込めますか？"。 あなたはあなたのメインの機能に必要なだけ多くのカーネルを書くことができます。ここでは、9ページの

例：

... 
cudaMemcpy(dev1, host1, size, H2D) ; 
kernel2 <<< grid, block, 0 >>> (..., dev2, ... ) ; 
kernel3 <<< grid, block, 0 >>> (..., dev3, ... ) ; 
cudaMemcpy(host4, dev4, size, D2H) ; 
... 

から：Streams and concurrency webinar

通話はそうとすぐにカーネルがGPUに発売されたように、CPUが処理します、デフォルトでは非同期になります続く指示 同期を強制するには、cudaDeviceSynchronize（）を使用するか、cudaMemcpy経由で任意のメモリ転送を使用して同期を強制する必要があります。

出典：CUDA FAQところで

Q: Can the CPU and GPU run in parallel? Kernel invocation in CUDA is asynchronous, so the driver will return control to the application as soon as it has launched the kernel.

The "cudaThreadSynchronize()" API call should be used when measuring performance to ensure that all device operations have completed before stopping the timer.

CUDA functions that perform memory copies and that control graphics interoperability are synchronous, and implicitly wait for all kernels to complete.

あなたがカーネルの間で同期する必要がない場合は、お使いのGPUが必要な計算能力（CC）を持っていれば、彼らは同時に実行することができます。

Q: Is it possible to execute multiple kernels at the same time? Yes. GPUs of compute capability 2.x or higher support concurrent kernel execution and launches.

（まだからreaden CUDA FAQ）。