如何测量 NVIDIA CUDA 中的内部内核时间?

2023-12-07

我想测量GPU内核的时间,如何在NVIDIA CUDA中测量它? 例如

__global__ void kernelSample()
{
  some code here
  get start time 
  some code here 
  get stop time 
  some code here
}

你可以这样做:

__global__ void kernelSample(int *runtime)
{
  // ....
  clock_t start_time = clock(); 
  //some code here 
  clock_t stop_time = clock();
  // ....

  runtime[tidx] = (int)(stop_time - start_time);
}

这给出了数量时钟周期两次通话之间。但要小心一点,计时器将在几秒钟后溢出,因此您应该确保连续调用之间的代码持续时间非常短。您还应该意识到编译器和汇编器确实执行指令重新排序,因此您可能需要检查时钟调用是否最终在 SASS 输出中彼此相邻放置(使用cudaobjdump去检查)。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

如何测量 NVIDIA CUDA 中的内部内核时间? 的相关文章

  • 如何处理 OpenGL ES 2.0 着色器中的 NaN 或 inf

    这是基于以下问题 在 OpenGL 着色器中检测 NaN 的最佳方法 https stackoverflow com questions 9446888 best way to detect nans in opengl shaders标准
  • CUDA程序导致nvidia驱动程序崩溃

    当我超过大约 500 次试验和 256 个完整块时 我的 monte carlo pi 计算 CUDA 程序导致我的 nvidia 驱动程序崩溃 这似乎发生在 monteCarlo 内核函数中 任何帮助都会受到赞赏 include
  • cuda 共享内存 - 结果不一致

    我正在尝试并行缩减以对 CUDA 中的数组求和 目前我传递一个数组来存储每个块中元素的总和 这是我的代码 include
  • 如何在 Visual Studio 2010 中设置 CUDA 编译器标志?

    经过坚持不懈的得到error identifier atomicAdd is undefined 我找到了编译的解决方案 arch sm 20旗帜 但是如何在 VS 2010 中传递这个编译器标志呢 我已经尝试过如下Project gt P
  • 如何在使用 GPU 支持编译的 macOS 上安装 Xgboost?

    我尝试在过去 3 天的 MacOS Mojave 10 14 6 上安装集成了 GPU 支持的 xgboost 但是没有成功 我尝试了两种方法 pip 安装 xgboost xgboost 安装在这里 并且在没有 GPU 选项的情况下成功运
  • 运行时 API 应用程序中的 cuda 上下文创建和资源关联

    我想了解如何在 cuda 运行时 API 应用程序中创建 cuda 上下文并与内核关联 我知道这是由驱动程序 API 在幕后完成的 但我想了解一下创作的时间线 首先 我知道 cudaRegisterFatBinary 是第一个 cuda a
  • 无法在 CUDA 中执行设备内核

    我正在尝试在全局内核中调用设备内核 我的全局内核是矩阵乘法 我的设备内核正在查找乘积矩阵每列中的最大值和索引 以下是代码 device void MaxFunction float Pd float max int x threadIdx
  • 在 __device/global__ CUDA 内核中动态分配内存

    根据CUDA 编程指南 http developer download nvidia com compute cuda 3 2 prod toolkit docs CUDA C Programming Guide pdf 第 122 页 可
  • iOS 上的 OpenCV - GPU 使用情况?

    我正在尝试开发一个 iOS 应用程序 可以对来自相机的视频执行实时效果 就像 iPad 上的 Photobooth 一样 我熟悉 OpenCV 的 API 但如果大多数处理是在 CPU 上完成而不是在 GPU 上完成 我担心 iOS 上的性
  • Cuda 6.5 找不到 - libGLU。 (在 ubuntu 14.04 64 位上)

    我已经在我的ubuntu上安装了cuda 6 5 我的显卡是 GTX titan 当我想要制作 cuda 样本之一时 模拟 粒子 我收到这条消息 gt gt gt WARNING libGLU so not found refer to C
  • “分页文件太小,无法完成此操作”尝试训练 YOLOv5 对象检测模型时出错

    我有大约 50000 个图像和注释文件用于训练 YOLOv5 对象检测模型 我在另一台计算机上仅使用 CPU 训练模型没有问题 但需要太长时间 因此我需要 GPU 训练 我的问题是 当我尝试使用 GPU 进行训练时 我不断收到此错误 OSE
  • 使用 CUDA 进行逐元素向量乘法

    我已经在 CUDA 中构建了一个基本内核来执行逐元素两个复向量的向量 向量乘法 内核代码插入如下 multiplyElementwise 它工作正常 但由于我注意到其他看似简单的操作 如缩放向量 在 CUBLAS 或 CULA 等库中进行了
  • cudaSetDevice() 对 CUDA 设备的上下文堆栈有何作用?

    假设我有一个与设备关联的活动 CUDA 上下文i 我现在打电话cudaSetDevice i 会发生什么 Nothing 主上下文取代了堆栈顶部 主上下文被压入堆栈 事实上 这似乎是不一致的 我编写了这个程序 在具有单个设备的机器上运行 i
  • TensorRT 多线程

    我正在尝试使用 python API 来使用 TensorRt 我试图在多个线程中使用它 其中 Cuda 上下文与所有线程一起使用 在单个线程中一切正常 我使用 docker 和 tensorrt 20 06 py3 图像 onnx 模型和
  • Linux 上的 OpenCL 编译

    我是 OpenCL 的新手 从昨天开始 我尝试使用 OpenCL 进行并行编程 而不是使用我更熟悉且以前体验过的 CUDA 现在我有 NVIDIA GTX 580 GPU Ubuntu Linux 12 04 操作系统和 CUDA SDK
  • __device__ __constant__ 常量

    有什么区别吗 在 CUDA 程序中定义设备常量的最佳方法是什么 在 C 主机 设备程序中 如果我想将常量定义在设备常量内存中 我可以这样做 device constant float a 5 constant float a 5 问题 1
  • 无法满足显式设备规范“/device:GPU:0”,因为没有匹配的设备

    我想在我的 Ubuntu 14 04 机器上使用 TensorFlow 0 12 作为 GPU 但是 当将设备分配给节点时 我收到以下错误 InvalidArgumentError see above for traceback Canno
  • cudaMemcpy() 与 cudaMemcpyFromSymbol()

    我试图找出原因cudaMemcpyFromSymbol 存在 似乎 symbol func 可以做的所有事情 nonSymbol cmd 也可以做 symbol func 似乎可以轻松移动数组或索引的一部分 但这也可以使用 nonSymbo
  • OpenCL 与 OpenMP 性能对比 [关闭]

    Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 是否有研究比较 OpenCL 与 OpenMP 的性能 具体来说 我对使用 OpenCL 启动线程的开销成本感兴趣 例如 如果将域分解
  • 错误:NVIDIA-SMI 失败,因为无法与 NVIDIA 驱动程序通信

    NVIDIA SMI 抛出此错误 NVIDIA SMI 失败 因为无法与 NVIDIA 通信 司机 确保安装了最新的 NVIDIA 驱动程序并且 跑步 我清除了 NVIDIA 并按照提到的步骤重新安装了它here https askubun

随机推荐