0

我正在尝试计算 GPU 和 CPU FLOPs，我从这里得到了源代码

我将它重命名为 cudaflops.cu 并用这个 makefile 编译它

################################################################################
#
# Build script for project
#
################################################################################

# Add source files here 
EXECUTABLE  := benchmark
# Cuda source files (compiled with cudacc) 
CUFILES     := cudaflops.cu
# C/C++ source files (compiled with gcc / c++) 
CCFILES     := 


################################################################################
# Rules and targets

include ../../common/common.mk

#########################################

Tt 工作正常并给出结果 367 GFlOPs

但是现在，我不知道在 CPU 中测试这个源，我读到这个说源可以在 CPU 上运行。

那么修改后的makefile怎么做呢？？

4

1 回答 1

0

嘿，问题是您需要波特兰组编译器才能在 x86 上运行您的代码：hxxp://www.prnewswire.com/news-releases/pgi-to-develop-compiler-based-on-nvidia-cuda-c -architecture-for-x86-platforms-103457159.html

此外，那篇文章说编译器将在 2010 年 11 月 13 日至 15 日进行演示，所以我不确定它何时会公开可用（可能是一个 beta 版本）。（即不，您不能在 x86 YET 上本地运行 CUDA）。

现在最简单的事情是编写一个 C/C++ 函数，该函数完全符合该基准所做的工作（它应该很容易移植）。他们的 SDK 中有一些 CUDA 示例将 CPU 与 GPU 进行比较（看看我认为的矩阵乘法），所以首先尝试一下（它应该基本上与基准代码做完全相同的事情，除了“真实世界”的情况）如果您只是想提高 GPU/CPU 性能。

Even easier: ask NVIDIA forums about your graphics card - they love to tell everyone their GPU vs CPU performance (just say "I have x GPU and i get y GFLOPS-what does everyone else get GPU vs CPU?").

于 2010-10-22T13:19:15.300 回答