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在 OpenCL 世界中，有一个函数clGetEventProfilingInfo以纳秒为单位返回事件的所有分析信息，如排队、提交、开始和结束时间。这很方便，因为我可以随时获取printf该信息。

例如，使用PyOpenCL可以编写这样的代码

profile = event.profile                                                                
print("%gs + %gs" % (1e-9*(profile.end - profile.start), 1e-9*(profile.start - profile.queued)))

这对我的任务很有帮助。

是否可以在代码中获取此类信息，而不是使用像nvprof和company这样的外部分析工具？

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nvprof到目前为止，除了可以收集分析数据之外，没有其他工具。但是，您可以利用nvprof您的代码。看看这个 Nvida 文档。你可以使用 cuProfilerStart()andcuProfilerStop()来探测你的代码的一部分。他们在里面cuda_profiler_api.h

于 2016-10-30T21:05:30.683 回答
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为了快速、轻量级的计时，您可能需要查看cudaEvent API。

摘自上面的链接：

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);


cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

cudaEventRecord(start);
saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
cudaEventRecord(stop);

cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaEventSynchronize(stop);
float milliseconds = 0;
cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);

printf("Elapsed time: %f ms\n", milliseconds);

如果你想要一个功能更全面的分析库，你应该看看CUPTI。

于 2016-11-15T08:30:45.123 回答