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我在理解如何或是否可以在 gpu 和 cpu 之间分担工作负载时遇到了一些问题。我有一个大日志文件，我需要读取每一行然后运行大约 500 万次操作（测试各种场景）。我目前的方法是读取几百行，将其添加到数组中，然后将其发送到每个 GPU，这工作正常，但因为每行工作量很大，而且行数很多，所以需要很长时间。我注意到，虽然这正在发生，但我的 CPU 内核基本上什么也没做。我正在使用 EC2，所以我有 2 个四核 Xeon 和 2 个 Tesla GPU，一个 cpu 核心读取文件（运行主程序）并且 GPU 完成工作，所以我想知道如何或可以做些什么来参与其他 7 个核心进入进程？

我对如何设计一个程序来平衡 GPU/CPU 之间的任务感到有点困惑，因为它们都会在不同的时间完成工作，所以我不能同时将它发送给他们。我考虑过设置一个队列（我是 c 新手，所以不确定这是否可能）但是有没有办法知道 GPU 作业何时完成（因为我认为向 Cuda 发送作业是异步的）？I 内核与普通的 c 函数非常相似，因此将其转换为 cpu 使用不是问题，只是平衡工作似乎是问题。我再次浏览了“Cuda by example”，但实际上找不到任何涉及这种平衡的东西。

任何建议都会很棒。

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我认为关键是创建一个多线程应用程序，遵循所有常见做法，并拥有两种类型的工作线程。一种适用于 GPU，另一种适用于 CPU。所以基本上，你需要一个线程池和一个队列。

http://en.wikipedia.org/wiki/Thread_pool_pattern

队列可以非常简单。您可以拥有一个共享整数，它是日志文件中当前行的索引。当一个线程准备好检索更多工作时，它会锁定该索引，从日志文件中获取一些行数，从索引指定的行开始，然后将索引增加它检索到的行数，然后解锁.

当工作线程处理完日志文件的一个块时，它会将其结果发送回主线程并获取另一个块（如果没有更多行要处理，则退出）。

该应用程序启动 GPU 和 CPU 工作线程的某种组合，以利用所有可用的 GPU 和 CPU 内核。

您可能会遇到的一个问题是，如果 CPU 很忙，GPU 的性能可能会受到影响，因为在提交新工作或来自 GPU 的处理结果时会出现轻微延迟。您可能需要试验线程数及其亲和性。例如，您可能需要通过操作线程关联性为每个 GPU 保留一个 CPU 内核。

于 2012-06-02T17:25:42.010 回答
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既然您说逐行可能是您可以将作业拆分为 2 个不同的进程 - 一个 CPU + GPU 进程 一个 CPU 进程使用剩余的 7 个内核

您可以使用不同的偏移量启动每个进程 - 例如第一个进程读取 1-50、101-150 等行，而第二个进程读取 51-100、151-200 等行

这将避免您为优化 CPU-GPU 交互而头疼的问题

于 2012-06-03T13:04:11.600 回答