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在我的一个项目中，我在使用 CUB 的 DeviceReduce::ReduceByKey 时看到了一些不正确的结果。但是，使用带有thrust::reduce_by_key 的相同输入/输出会产生预期的结果。

#include "cub/cub.cuh"

#include <vector>
#include <iostream>

#include <cuda.h>

struct AddFunctor {
  __host__ __device__ __forceinline__
  float operator()(const float & a, const float & b) const {
    return a + b;
  }
} reduction_op;

int main() {

  int n = 7680;

  std::vector < uint64_t > keys_h(n);
  for (int i =    0; i < 4000; i++) keys_h[i] = 1;
  for (int i = 4000; i < 5000; i++) keys_h[i] = 2;
  for (int i = 5000; i < 7680; i++) keys_h[i] = 3;

  uint64_t * keys;
  cudaMalloc(&keys, sizeof(uint64_t) * n);
  cudaMemcpy(keys, &keys_h[0], sizeof(uint64_t) * n, cudaMemcpyDefault);

  uint64_t * unique_keys;
  cudaMalloc(&unique_keys, sizeof(uint64_t) * n);

  std::vector < float > values_h(n);
  for (int i = 0; i < n; i++) values_h[i] = 1.0;

  float * values;
  cudaMalloc(&values, sizeof(float) * n);
  cudaMemcpy(values, &values_h[0], sizeof(float) * n, cudaMemcpyDefault);

  float * aggregates;
  cudaMalloc(&aggregates, sizeof(float) * n);

  int * remaining;
  cudaMalloc(&remaining, sizeof(int));

  size_t size = 0;
  void * buffer = NULL; 

  cub::DeviceReduce::ReduceByKey(
    buffer,
    size,
    keys,
    unique_keys,
    values,
    aggregates,
    remaining,
    reduction_op,
    n);

  cudaMalloc(&buffer, sizeof(char) * size);

  cub::DeviceReduce::ReduceByKey(
    buffer,
    size,
    keys,
    unique_keys,
    values,
    aggregates,
    remaining,
    reduction_op,
    n);

  int remaining_h;
  cudaMemcpy(&remaining_h, remaining, sizeof(int), cudaMemcpyDefault);

  std::vector < float > aggregates_h(remaining_h);
  cudaMemcpy(&aggregates_h[0], aggregates, sizeof(float) * remaining_h, cudaMemcpyDefault);

  for (int i = 0; i < remaining_h; i++) {
    std::cout << i << ", " << aggregates_h[i] << std::endl;
  }

  cudaFree(buffer);
  cudaFree(keys);
  cudaFree(unique_keys);
  cudaFree(values);
  cudaFree(aggregates);
  cudaFree(remaining);

}

当我包含“-gencode arch=compute_35,code=sm_35”（对于 Kepler GTX Titan）时，它会产生错误的结果，但是当我完全忽略这些标志时，它会起作用。

$ nvcc cub_test.cu
$ ./a.out
0, 4000
1, 1000
2, 2680
$ nvcc cub_test.cu -gencode arch=compute_35,code=sm_35
$ ./a.out
0, 4000
1, 1000
2, 768

我使用了一些其他 CUB 调用没有问题，只是这个行为不端。我还尝试在 GTX 1080 Ti（使用 compute_61、sm_61）上运行此代码并看到相同的行为。

省略这些编译器标志是正确的解决方案吗？

在一台机器上试过：

  • 库达 8.0
  • Ubuntu 16.04
  • 海合会 5.4.0
  • 幼崽 1.6.4
  • Kepler GTX Titan（计算能力 3.5）

另一个是：

  • 库达 8.0
  • Ubuntu 16.04
  • 海合会 5.4.0
  • 幼崽 1.6.4
  • Pascal GTX 1080 Ti（计算能力 6.1）
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1 回答 1

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听起来您应该在CUB 存储库问题页面上提交错误报告。

编辑：我可以重现这个问题：

[joeuser@myhost:/tmp]$ nvcc -I/opt/cub -o a a.cu
nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).
[joeuser@myhost:/tmp]$ ./a
0, 4000
1, 1000
2, 2680
[joeuser@myhost:/tmp]$ nvcc -I/opt/cub -o a a.cu -gencode arch=compute_30,code=sm_30
[joeuser@myhost:/tmp]$ ./a
0, 4000
1, 1000
2, 512

相关资料：

  • CUDA：8.0.61
  • 英伟达驱动程序：375.39
  • 发行版：GNU/Linux Mint 18.1
  • Linux内核：4.4.0
  • 海合会：5.4.0-6ubuntu1~16.04.4
  • 幼崽：1.6.4
  • GPU：GTX 650 Ti（计算能力 3.0）
于 2017-04-05T18:27:38.970 回答