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我正在尝试使用共享内存来缓存 OpenACC 的内容。

基本上我正在研究的是矩阵乘法，我所拥有的是：

typedef float ff; 

// Multiplies two square row-major matrices a and b, puts the result in c. 
void mmul(const restrict ff* a, 
          const restrict ff* b, 
          restrict ff* c, 
          const int n) { 
#pragma acc data copyin(a[0:n*n], b[0:n*n]) copy(c[0:n*n]) 
{ 

#pragma acc region 
{ 

#pragma acc loop independent vector(16) 
  for (int i = 0; i < n; ++i) { 
#pragma acc loop independent vector(16) 
    for (int j = 0; j < n; ++j) { 
      ff sum = 0; 
      for (int k = 0; k < n; ++k) { 
        sum += a[i + n * k] * b[k + n * j]; 
      } 
      c[i + n * j] = sum; 
    } 
  } 

} 
}
}

我想做的是使用共享内存来缓存矩阵“a”和“b”的图块，以用于计算“c”，其方式与 CUDA mmul 算法类似。

基本上在 CUDA 上，我会知道我的块的确切大小，并且能够：

  • 用块的大小声明一个共享内存
  • 将数据的“相关”部分复制到块中
  • 使用这些数据

我知道我可以使用

#pragma acc cached

指令，并且我可以使用vector和gang选项指定块大小，但是我在理解如何将其映射到 CUDA 架构时遇到了一些麻烦。

有没有办法用 OpenACC 实现类似的功能？是否有关于使用缓存指令或如何将共享内存的一些功能从 CUDA 映射到 OpenACC 的良好教程/资源？

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如果您使用的是 PGI Accelerator Compiler，您可以转储生成的 PTX 文件并查看执行的底层发生了什么：

pgcc -acc -fast -Minfo -ta=nvidia,cc13,keepptx matrixMult.c -o matrixMult

生成的 PTX 将存储在当前目录中。

编辑：您可能更喜欢查看高级代码（C 或 Fortran 的 CUDA）。所以使用以下-ta=nvidia,cc13,keepptx,keepgpu.

于 2012-10-17T08:34:42.427 回答