问题标签 [offloading]

我正在尝试构建和运行 GCC。在尝试以几种不同的方式构建它之后，我得到了它，但是当我尝试编译代码时（例如:)

有了它，我得到了这个错误：

我试图在互联网上询问这个问题，虽然其他人报告了这个问题，但没有发布任何解决方案。我正在使用 GCC6。

随着 gcc 7.1 的发布，我们现在可以为 openmp 4.5 配置 gcc，卸载到 Nvidia PTX GPGPU。这就是他们在发行说明中所说的（大约）。

所以我的问题是，在编译 openmp 4.5 以针对 nvidia 设备时，是否有任何特殊标志来激活此配置？

I would like to know how can I map a data for future use inside of a function?

I wrote some code like the following:

The code compiles, but on execution Kernel execution error at <address> is spammed from verbose output of execution, followed by many Device kernel launch failed! and CUDA error is: an illegal memory access was encountered

我刚刚安装了 iOS 11 测试版，我注意到卸载应用程序，通过卸载应用程序将删除共享目录或用户默认值，或者同时删除两者或除此之外的其他内容？

寻找建议。

谢谢

我正在尝试使用 OpenMP 在 GPU 上运行一些代码，但我没有成功。在我的代码中，我使用for循环执行矩阵乘法：一次使用 OpenMP pragma 标记，一次不使用。（这样我可以比较执行时间。）在我调用的第一个循环之后omp_get_num_devices()（这是我的主要测试，看看我是否真的连接到 GPU。）无论我尝试什么，omp_get_num_devices()总是返回 0。

我使用的计算机有两个NVIDIA Tesla K40M GPU。CUDA 7.0 和 CUDA 7.5 可作为模块在计算机上使用，并且 CUDA 7.5 模块通常处于活动状态。gcc 4.9.3、5.1.0 和 7.1.0 都可作为模块使用，gcc 7.1.0 模块通常处于活动状态。我正在用$ g++ -fopenmp -omptargets=nvptx64sm_35-nvidia-linux ParallelExperimenting.cpp -o ParallelExperimenting. 我已经使用 CPU 成功地并行化了 OpenMP 代码，但没有使用 GPU。

我的主要目标是omp_get_num_devices()返回 2 作为我可以检测并使用带有 OpenMP 的 GPU 的证据。我在这里收到的任何帮助将不胜感激。

这是我用来检查 GPU 是否正确使用的代码：

这是运行 deviceQuery 示例 CUDA 代码的结果。

阅读 OpenMP 4 的一些教程，我发现区域可以使用该子句target参与 CPU 任务的相同依赖关系图。depend

在对 OpenMP 任务进行编程时，我们知道它们可以同时运行。但这在 GPU 上可行吗？GPU 可以同时运行多个target区域吗？

我试过这段代码：

尽管tasks 以任意顺序执行，但这些target区域是以原子方式执行的，一次一个区域。

通用接收卸载(GRO) 是 Linux 中的一种软件技术，用于聚合属于同一流的多个传入数据包。链接的文章声称 CPU 利用率降低了，因为不是每个数据包单独遍历网络堆栈，而是单个聚合数据包遍历网络堆栈。

然而，如果你看一下 GRO 的源代码，感觉它本身就像一个网络堆栈。例如，传入的 TCP/IPv4 数据包需要经过：

• eth_gro_receive
• inet_gro_receive
• tcp_gro_receive

每个函数执行解封装并查看相应的帧/网络/传输标头，正如“常规”网络堆栈所期望的那样。

假设机器不执行防火墙/NAT 或其他明显昂贵的每个数据包处理，那么“常规”网络堆栈中的“GRO 网络堆栈”可以加速的速度如此之慢？

自 gcc 7.1 版以来，gcc 支持将 openmp 代码卸载到 nvidia 卡，但我无法使用它。我在 ubuntu 17.10 上，我已经安装了nvptx-tools包gcc-offload-nvptx。当我尝试编译 openmp 目标代码时，出现此错误

我无法找到任何解决方案，并且 gcc 中支持 nvptx 的 openmp 几乎没有文档

我有 OpenMP 代码，它通过让每个线程管理由线程的 id 号寻址的内存来在 CPU 上工作，可以通过omp_get_thread_num(). 这在 CPU 上运行良好，但它可以在 GPU 上运行吗？

MWE 是：

我读到 clang 编译器可以将 OpenMP 区域卸载到 GPU。但是，我对用clang编译代码的方式感到困惑。我们集群中安装的 clang 版本是 3.9.0（tags/RELEASE_390/final 288133）。我要卸载的代码基本上是矩阵矩阵乘法：

我正在编译

我不知道我安装的 clang 版本是否能够将代码卸载到 GPU 上，如果可以，我该怎么做。欢迎任何评论。