cuda线程设置问题

tonqw 2020-03-31 06:53:34
dim3 grid=dim（1024,1,1）；dim3 bs=dim（1024,1,1）时没问题，但是把dim3 grid=dim（2048,1,1），最后的结果就都为0了，很奇怪？
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错误记录——CUDA程序运行结果不一致（线程块、网格大小设置问题）
在实现窄带波束形成的CUDA加速代码时，发现结果不一致。经过排查，问题归因于线程分配不当。通过调整线程块大小以匹配计算矩阵的尺寸，成功修复了问题，确保了GPU计算结果与CPU计算结果的一致性。这表明在CUDA编程中，正确配置线程和网格大小至关重要。
《CUDA并行程序设计-GPU编程指南》读书笔记--(1)线程网格、线程块以及线程
本文围绕CUDA并行程序设计展开，介绍了线程网格、线程块和线程的相关知识。包括SPMD模型、CUDA内核调用、线程束调度等内容。强调了线程块线程数量设置、内存合并、分支执行等对程序性能的影响，还提及了线程块调度和同步问题，以提高设备利用率和程序性能。
python线程遇到问题，cuda遇到问题
文章讲述了如何处理OpenBLAS关于线程的警告，通过设置环境变量`OPENBLAS_NUM_THREADS=1`来避免问题。同时，对于CUDA的内存错误，作者提供了在Python中设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为特定GPU编号的方法来解决内存不足的问题。
完美解决pytorch多线程问题：Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing
在PyTorch中使用DataLoader时，若设置`num_workers>1`，可能会遇到CUDA初始化错误。通常解决方案是设置环境变量，但此博客作者发现该方法会导致代码卡死。问题的根源在于代码中根据条件将张量类型设置为CUDA，这在多线程环境下引起冲突。移除这部分代码后，错误得到解决。
线程GPU id问题
本文探讨了在CUDA环境中主线程设置的GPU配置不会被子线程继承的问题。子线程默认会切换到0号GPU，需重新设置目标GPU ID。
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