關於cuddpp中的緊湊操作

Question

以下內核功能是cudpp（一個cuda庫，http：//gpgpu.org/developer/cudpp）中的緊湊操作。

我的問題是為什么開發人員重復寫作部分8次？ 以及為什么它可以提高性能？

為什么一個線程處理8個元素，為什么每個線程都不處理一個元素？

template <class T, bool isBackward>
__global__ void compactData(T                  *d_out, 
                        size_t             *d_numValidElements,
                        const unsigned int *d_indices, // Exclusive Sum-Scan Result
                        const unsigned int *d_isValid,
                        const T            *d_in,
                        unsigned int       numElements)
{
  if (threadIdx.x == 0)
  {
        if (isBackward)
            d_numValidElements[0] = d_isValid[0] + d_indices[0];
    else
        d_numValidElements[0] = d_isValid[numElements-1] + d_indices[numElements-1];
   }

   // The index of the first element (in a set of eight) that this
   // thread is going to set the flag for. We left shift
   // blockDim.x by 3 since (multiply by 8) since each block of 
   // threads processes eight times the number of threads in that
   // block
   unsigned int iGlobal = blockIdx.x * (blockDim.x << 3) + threadIdx.x;

   // Repeat the following 8 (SCAN_ELTS_PER_THREAD) times
   // 1. Check if data in input array d_in is null
   // 2. If yes do nothing
   // 3. If not write data to output data array d_out in
   //    the position specified by d_isValid
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;  
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];       
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
   iGlobal += blockDim.x;
   if (iGlobal < numElements && d_isValid[iGlobal] > 0) {
       d_out[d_indices[iGlobal]] = d_in[iGlobal];
   }
}

Answer 1

我的問題是為什么開發人員重復寫作部分8次？ 以及為什么它可以提高性能？

如@torrential_coding所述，循環展開可以幫助提高性能。 特別是在這種情況下，循環非常緊密（其中幾乎沒有邏輯）。 但是，編碼人員應該使用CUDA支持自動循環展開，而不是手動執行。

為什么一個線程處理8個元素，為什么每個線程都不處理一個元素？

僅計算iGlobal的完整索引並檢查每8個操作而不是每個操作的threadIdx.x為零，可能會獲得一些小的性能提升，如果每個內核僅執行一個元素，則必須這樣做。