CUDA素数生成

当数据大小增加超过 260k 时，我的 CUDA 程序停止工作（它不打印任何内容）。

有人能告诉我为什么会发生这种情况吗？这是我的第一个 CUDA 程序。如果我想要更大的素数，如何在 CUDA 上使用大于 long long int 的数据类型？

显卡是GT425M。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<cuda.h>
#define SIZE 250000
#define BLOCK_NUM 96
#define THREAD_NUM 1024
int data[SIZE];
__global__ static void sieve(int *num,clock_t* time){
    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;
    int tmp=bid*THREAD_NUM+tid;
    if(tid==0) time[bid] = clock();
    while(tmp<SIZE){
        int i=1;
        while(((2*tmp+3)*i+tmp+1)<SIZE){
            num[(2*tmp+3)*i+tmp+1] = 0;
            i++;
        }
        tmp+=BLOCK_NUM*THREAD_NUM;
    }
    if(tid==0) time[bid+BLOCK_NUM] = clock();
}
void GenerateNumbers(int *number,int size){
    for(int i=0;i<size;i++)
        number[i] = 2*i+1;
    number[0] = 2;
}
int main(){
    GenerateNumbers(data,SIZE);
    int *gpudata;
    clock_t* time;
    int cpudata[SIZE];
    cudaMalloc((void**)&gpudata,sizeof(int)*SIZE);
    cudaMalloc((void**)&time,sizeof(clock_t)*BLOCK_NUM*2);
    cudaMemcpy(gpudata,data,sizeof(int)*SIZE,cudaMemcpyHostToDevice);
    sieve<<<BLOCK_NUM,THREAD_NUM,0>>>(gpudata,time);
    clock_t time_used[BLOCK_NUM * 2];
    cudaMemcpy(&cpudata,gpudata,sizeof(int)*SIZE,cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaMemcpy(&time_used,time,sizeof(clock_t)*BLOCK_NUM*2,cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(gpudata);
    for(int i=0;i<SIZE;i++)
        if(cpudata[i]!=0)
            printf("%d\t",cpudata[i]);
    clock_t min_start,max_end;
    min_start = time_used[0];
    max_end = time_used[BLOCK_NUM];
    for(int i=1;i<BLOCK_NUM;i++) {
        if(min_start>time_used[i])
            min_start=time_used[i];
        if(max_end<time_used[i+BLOCK_NUM])
            max_end=time_used[i+BLOCK_NUM];
    }
    printf("\nTime Cost: %d\n",max_end-min_start);
}

（无符号）long long int 提供 64 位。没有宽度超过 64 位的内置非向量整数类型。但是，您可以轻松构建自己的 128 位整数类型。例如：

typedef struct {
  unsigned long long int lo;
  unsigned long long int hi;
} my_uint128;

my_uint128 add_uint128 (my_uint128 a, my_uint128 b)
{
  my_uint128 res;
  res.lo = a.lo + b.lo;
  res.hi = a.hi + b.hi + (res.lo < a.lo);
  return res;
} 

如果需要更高性能的解决方案，请考虑将 128 位整数映射到 uint4 并使用内联 PTX 来更有效地处理四个 32 位块之间的进位。source https://devtalk.nvidia.com/default/topic/491349/cuda-programming-and-performance/larger-than-64bit-integer-i-want-to-count-with-very-big-integers-larger-than-64bit/