PyCUDA上共享内存入门

Question

我尝试通过使用以下代码来理解共享内存：

import pycuda.driver as drv
import pycuda.tools
import pycuda.autoinit
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule

src='''
__global__ void reduce0(float *g_idata, float *g_odata) {
extern __shared__ float sdata[];
// each thread loads one element from global to shared mem
unsigned int tid = threadIdx.x;
unsigned int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;

sdata[tid] = g_idata[i];
__syncthreads();
// do reduction in shared mem
for(unsigned int s=1; s < blockDim.x; s *= 2) {
   if (tid % (2*s) == 0) {
      sdata[tid] += sdata[tid + s];
   }
__syncthreads();
}
// write result for this block to global mem
if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = sdata[0];
}
'''

mod = SourceModule(src)
reduce0=mod.get_function('reduce0')

a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)

dest = numpy.zeros_like(a)
reduce0(drv.In(a),drv.Out(dest),block=(400,1,1))

我看不出有什么明显的错误，但是我不断地得到同步错误，它没有运行。在

非常感谢任何帮助。在

Answer 1

当您指定

extern __shared__ float sdata[];

你告诉编译器调用者将提供共享内存。在PyCUDA中，这是通过在调用CUDA函数的行上指定shared=nnnn来完成的。比如你的案子：

^{pr2}$

或者，可以删除extern关键字，并直接指定共享内存：

__shared__ float sdata[400];