cuda多流,但仍然串行的问题?

GKatHere 2024-12-02 18:20:12
//    如题: vs2022, cuda 12.6
__device__ volatile int a = 0;
__device__ volatile int b = 0;

__global__ void ga()	//	使用流1
{
	a = 1;
	for (; !b;)void();	//	多流串行??卡死
}
__global__ void gb()	//	使用流1
{
	b = 1;
	for (; !a;)void();	//	多流串行??卡死
}
void TsetCu()
{
	cudaStream_t s1, s2;
	cudaStreamCreate(&s1);
	cudaStreamCreate(&s2);

	ga << <1, 1, 0, s1 >> > ();	//	使用流1
	gb << <1, 1, 0, s2 >> > ();	//	使用流2
	cudaDeviceSynchronize();	//	卡死

}

 

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内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的设计与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。

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