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[英]Numba - Shared memory in CUDA kernel not updating correctly
[英]Numba CUDA shared memory size at runtime?
在 CUDA C 中,定义在运行时指定大小的共享内存很简单。 如何使用 Numba/NumbaPro CUDA 执行此操作?
到目前为止,我所做的只会导致错误消息“参数'形状'必须是常量”。
编辑:只是为了澄清,我想要的是相当于 C CUDA 中的以下内容(从这里获取并改编的示例:
__global__ void dynamicReverse(int *d, int n)
{
extern __shared__ int s[];
// some work in the kernel with the shared memory
}
int main(void)
{
const int n = 64;
int a[n];
// run dynamic shared memory version
dynamicReverse<<<1,n,n*sizeof(int)>>>(a, n);
}
我找到了解决方案(通过非常有用的 Continuum Analytics 用户支持)。 我们所做的是像往常一样定义共享内存,但将形状设置为 0。然后,要定义共享数组的大小,我们必须将它作为第四个参数(在流标识符之后)提供给内核。 例如:
@cuda.autojit
def myKernel(a):
sm = cuda.shared.array(shape=0,dtype=numba.int32)
# do stuff
arga = np.arange(512)
grid = 1
block = 512
stream = 0
sm_size = arga.size * arga.dtype.itemsize
myKernel[grid,block,stream,sm_size](arga)
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