问题标签 [openacc]

我在CUDA上使用CAPS OpenACC。我正在尝试使用cuda-gdb进行调试。我可以使用cuda-gdb正常调试 c/c++ 代码。换句话说，我无法调试 codelet 代码。有人在 cuda 上调试过 openACC吗？或者我无法在codelet中放置断点。我应该怎么做才能调试？

我除了用那个编译 hmpp -d2 -kk -g gcc -g vecadd.c -o vecadd.x

我的 openACC 代码非常简单：

我想知道一些相关的内核结构。内核中的每一行都不可能在 GPU 上运行吗？

例如我有这个代码：

acc并行结构的情况也一样吗？

我正在处理这个简单的代码片段顺便说一句，我用 0 初始化了 c 数组的所有元素。

当我查看生成的小码时，我看到在主机代码段（CPU）上分配了 c[0]。这意味着迭代适用于旧的 c 值（初始化值为 0）。因此迭代从未进入 c[i]=123 赋值。我的意思是代码返回了错误的结果:(你遇到过类似的事情吗？

在 OpenMP 中，当我们在 OpenMP 模式下编译时，我们已经_OPENMP定义了宏（几乎由我知道的任何编译器——gcc、pgi、intel ......）。我们在 OpenACC 模式下编译（Cray/pgi/其他编译器）时是否定义了类似的“标准”宏？

威拉万

我正在尝试使用 cuda fortran 加速一段代码。该代码使用了变量定义中的通用语句，这在带有 cuda 的设备代码中是无效的。

我所做的是在模块中定义变量，而不是使用 common 语句，但这给了我一个错误的答案。我正在对普通代码执行所有这些操作，以便找到通用语句的替代方法。

代码（普通）

代码（无公用）

我认为它应该以这种方式工作，因为这些变量仅由这些函数使用，但事实并非如此。这是为什么？我能做些什么来解决这个问题？

我想知道 openacc 和 openmp 之间的主要区别是什么。MPI、cuda 和 opencl 呢？我了解 openmp 和 mpi 之间的区别，尤其是关于共享和分布式内存的部分它们中的任何一个都允许混合 gpu-cpu 处理设置吗？

使用以下代码，是否正确？我有 2GB Geforce 750M 并使用 PGI Fortran 编译器。该程序适用于4000x4000数组，即使它不应该抱怨任何更高的东西，你可以看到我已经分配了一个9000x9000数组但是如果我使用一个值> 4000它会抱怨并引发运行时错误。

我正在尝试获取设备上有多少可用内存。为此，我从 fortran 代码中调用了 cuda 函数 cuMemGetInfo，但它为可用内存量返回负值，因此显然有问题。有谁知道我该怎么做？谢谢

编辑：

对不起，其实我的问题不是很清楚。我在 Fortran 中使用 OpenACC，我调用 C++ cuda 函数 cudaMemGetInfo。最后我可以修复代码，问题实际上是我使用的变量类型。切换到 size_ 修复了一切。这是我正在使用的 fortran 接口：

这是cuda代码

最后一个问题：我在 gpu 上推送了一个数组，并使用 cuMemGetInfo 检查了它的大小，然后我计算了它的大小，计算了字节数，但我没有相同的答案，为什么？在第一种情况下，它是 3052mb 大，在后一种情况下是 3051mb。这个 1mb 的差异可能是数组描述符的大小？这是我使用的代码：

我正在使用 CAPS OpenACC 编译器。我尝试在 OpenACC pragma 行中的 struct 数据类型中使用动态数组。我的代码是这样的：

它编译成功。但是当我尝试运行时，我得到了这些错误

所以我的问题是，有什么方法可以将 struct 数据类型与 OpenACC 一起使用？此外，我的情况也适用于 struct in struct 这样的：

我有一个用 FORTRAN 编写的旧代码，我需要使用 OpenACC 对其进行加速，但是当我尝试使用指令时，它说存在 un,vn,pn 的依赖性，这会阻止并行性。是否可以并行化此循环？我是 OpenACC 的新手，但已与 OpenMP 并行化