Programming/openMP2012. 6. 9. 19:26

우분투에서 openMP 예제

예제를 따라하고 출력을 해보니 먼가 이상한거 발견
hello가 아니라 hell world래.. 지옥에 오신걸 환영합니다 인가 -_-
atom330(2core / 4thread) 이라서 일단 4개 쓰레드로 기본 실행 된 듯.

$ vi test.c
#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int main(int argc, const char *argv[])
{
    #pragma omp parallel
    printf("hell world\n");

    return 0;
}
 
$ gcc -fopenmp test.c
$ ./a.out
hell world
hell world
hell world
hell world

[링크 : http://assaart.co.cc/wordpress/?p=59] 

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Posted by 구차니
Programming/openMP2012. 6. 9. 19:14

openMP / gcc -fopenmp

openMP는 컴파일러의 도움을 받아야 하기 때문에
소스에 openMP를 사용하는지에 대한 플래그를 컴파일러에 넘겨주어야 한다.
gcc의 경우 -fopenmp를 통해서 openmp의 사용을 알려 #pragma omp 라는 구문을 해석하도록 한다.

$ man gcc
       -fopenmp
           Enable handling of OpenMP directives "#pragma omp" in C/C++ and
           "!$omp" in Fortran.  When -fopenmp is specified, the compiler
           generates parallel code according to the OpenMP Application Program
           Interface v3.0 <http://www.openmp.org/>.  This option implies
           -pthread, and thus is only supported on targets that have support
           for -pthread. 

[링크 : http://goulassoup.wordpress.com/2011/10/28/openmp-tutorial/]
[링크 : http://assaart.co.cc/wordpress/?p=59] 



+
우분투에서는 아래의 명령어로 openMP를 설치할 수 있다. gomp는 GNU OpenMP 의 약자이다
$ sudo apt-get install libgomp1 

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 7. 21:56

cudemMemcpy()

memcpy()와 비슷하게 dst, src 순서로 주소를 넣어주면 된다.
하지만, 그래픽 카드 메모리(device memory)와 메모리(host memory)를 구분지어 줘야하기 때문에
복사할 메모리의 방향과 종류를 정해주어야 한다.

일반적인 cuda 프로그래밍의 순서인
host -> device
cuda 계산
device -> host를 하기 위해서는

아래와 같이 한번씩 번갈아 해주면 될 듯?
cudaMemcpy(dev_mem, host_mem, cudaMemcpyHostToDevice);
kernel_name<<< ... >>>(...);
cudaMemcpy(host_mem, dev_mem, cudaMemcpyDeviceToHost); 

5.8.2.18 cudaError_t cudaMemcpy (void *dst, const void *src, size_t count, enum cudaMemcpyKind kind)
Copies count bytes from the memory area pointed to by src to the memory area pointed to by dst, where kind is one of cudaMemcpyHostToHost, cudaMemcpyHostToDevice, cudaMemcpyDeviceToHost, or cudaMemcpyDevice-ToDevice, and specifies the direction of the copy. The memory areas may not overlap. Calling cudaMemcpy() with dst and src pointers that do not match the direction of the copy results in an undefined behavior.

Parameters:
dst - Destination memory address
src - Source memory address
count - Size in bytes to copy
kind - Type of transfer

Returns:
cudaSuccess, cudaErrorInvalidValue, cudaErrorInvalidDevicePointer, cudaErrorInvalidMemcpyDirection

5.28.3.9 enum cudaMemcpyKind
CUDA memory copy types

Enumerator:
cudaMemcpyHostToHost Host -> Host
cudaMemcpyHostToDevice Host -> Device
cudaMemcpyDeviceToHost Device -> Host
cudaMemcpyDeviceToDevice Device -> Device
cudaMemcpyDefault Default based unified virtual address space 

---
2012.07.11 추가
다시보니 cudaMemcpy(dst, src, direction); 의 양식이다.
다르게 보면 cudaMemcpy(To, From, dir_FromTo);

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 6. 08:18

cuda 에서 device memory의 용량을 초과하는 malloc은 위험해!

예제파일 따라한다고 512 * 65535 개의 쓰레드를 계산하게 하는 int형 배열을 무려 3개나 할당!
4byte * 512 * 65535 = 대략 128MB?

아무튼 이걸 3개를 할당하니 378MB ..
근데 ION에다가 256MB만 할당해 놓은 시스템에서 저걸 돌리니
정상처럼 돌아가는데 결과는 전부 쓰레기값(전부 결과가 0이 나옴 -_-)
그리고 미친척(!) 7번 정도 실행하니 X윈도우까지 맛이 가서 ssh로 재시작 시키게 하는 센스 OTL



결론 : 메모리 사용량은 확실히 계산하고 malloc 해주자! 

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 5. 22:39

nvcc 는 int main()을 좋아해

심심(?)해서 void main()으로 해봤더니 요따구 에러 발생 -_-

vectorAdd.cu(11): warning: return type of function "main" must be "int"
vectorAdd.cu(11): warning: return type of function "main" must be "int"
vectorAdd.cu:11:11: error: ‘::main’ must return ‘int’ 

컴파일은 문제없다가 링킹에서 배째는 기분인데 -_-

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 5. 07:38

cuda 메모리별 접근 소요 클럭 사이클

Nvidia cuda 공식 문서를 찾아보니, 메모리별 소요 클럭에 대한 내용이 자세히 나온다.

local memory 나 device memory 와 같이 off-chip memory(그래픽 카드에 내장되지 않은)는 400~800 클럭에 접근하고
shared memory나 register와 같이 on-ship memory(그래픽 카드에 내장된)는 10~20 클럭 정도에 접근이 가능하다.
constant memory는 2.0 에서 부터는 1회에 대해서 400~800 클럭이고, caching이 되면서 10~20 클럭에 읽어올 수 있다.

다르게 말하면 매우 빈번하게(클럭 빈도로는 40회 이상?) 읽어오는 데이터의 경우에는
무조건 shared memory에 읽어와서 빠르게 읽는게 전체 실행 속도에 유리할 것으로 보인다.
(읽어와서 다시 저장을 해야 한다면 80회 이상으로 늘어날지도?)

5.2  Maximize Utilization 
5.2.3  Multiprocessor Level 

If all input operands are registers, latency is caused by register dependencies, i.e. some of the input operands are written by some previous instruction(s) whose execution has not completed yet. In the case of a back-to-back register dependency  (i.e. some input operand is written by the previous instruction), the latency is equal to the execution time of the previous instruction and the warp schedulers must schedule instructions for different warps during that time. Execution time varies  depending on the instruction, but it is typically about 22 clock cycles for devices of compute capability 1.x and 2.x and about 11 clock cycles for devices of compute capability 3.0, which translates to 6 warps for devices of compute capability 1.x and  22 warps for devices of compute capability 2.x and higher (still assuming that warps execute instructions with maximum throughput, otherwise fewer warps are needed).  For devices of compute capability 2.1 and higher, this is also assuming enough instruction-level parallelism so that schedulers are always able to issue pairs of instructions for each warp. 

 If some input operand resides in off-chip memory, the latency is much higher: 400 to 800 clock cycles. The number of warps required to keep the warp schedulers busy during such high latency periods depends on the kernel code and its degree of  instruction-level parallelism. In general, more warps are required if the ratio of the number of instructions with no off-chip memory operands (i.e. arithmetic instructions most of the time) to the number of instructions with off-chip memory  operands is low (this ratio is commonly called the arithmetic intensity of the program). If this ratio is 15, for example, then to hide latencies of about 600 clock cycles, about 10 warps are required for devices of compute capability 1.x and about  40 for devices of compute capability 2.x and higher (with the same assumptions as in the previous paragraph).

5.3
Maximize Memory Throughput
The first step in maximizing overall memory throughput for the application is to minimize data transfers with low bandwidth.
That means minimizing data transfers between the host and the device, as detailed in Section 5.3.1, since these have much lower bandwidth than data transfers between global memory and the device.
That also means minimizing data transfers between global memory and the device by maximizing use of on-chip memory: shared memory and caches (i.e. L1/L2 caches available on devices of compute capability 2.x and higher, texture cache and constant cache available on all devices).


[출처 : CUDA_C_Programming_Guide.pdf]

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 3. 22:07

ubuntu 에서 vectorAdd 직접 컴파일 하기

SDK 에 들어있는 예제를 통채로 make 해도 되지만 하나만 직접 해보려고 하니 은근 귀찮다 -_-

/usr/local/cuda/bin/nvcc                                                << cuda 컴파일러
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc  << include path
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc           << include path

nvcc로 컴파일 하면 아래와 같이 두번의 에러가 발생하는데 직접 파일을 검색하니 위의 include path 두개가 걸려 나왔다.
vectorAdd.cu:24:82: fatal error: sdkHelper.h: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다
vectorAdd.cu:25:23: fatal error: shrQATest.h: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다 

nvcc 야 PATH로 환경변수 잡아주면 간단해지지만
저넘의 INCLUDE_PATH가 은근 뒷통수 칠 듯..
$ /usr/local/cuda/bin/nvcc vectorAdd.cu \
   -I/home/minimonk/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc \
   -I/home/minimonk/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc

헤더 파일은 아래의 두 곳에
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc$ ll
합계 572
drwxrwxr-x 4 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 ./
drwxrwxr-x 6 minimonk minimonk  4096  6월  2 20:25 ../
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 GL/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 14391  6월  2 19:00 bank_checker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15841  6월  2 19:00 cmd_arg_reader.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3999  6월  2 19:00 cudaGLHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6442  6월  2 19:00 cudaHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20787  6월  2 19:00 cuda_drvapi_dynlink.c
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 46935  6월  2 19:00 cutil.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3183  6월  2 19:00 cutil_gl_error.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3492  6월  2 19:00 cutil_gl_inline.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1116  6월  2 19:00 cutil_inline.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk   953  6월  2 19:00 cutil_inline_bankchecker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 13007  6월  2 19:00 cutil_inline_drvapi.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 17779  6월  2 19:00 cutil_inline_runtime.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 36730  6월  2 19:00 cutil_math.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10864  6월  2 19:00 drvapi_error_string.h
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 dynlink/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15321  6월  2 19:00 dynlink_d3d10.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6202  6월  2 19:00 dynlink_d3d11.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1809  6월  2 19:00 error_checker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5035  6월  2 19:00 exception.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 26819  6월  2 19:00 helper_cuda.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5973  6월  2 19:00 helper_cuda_drvapi.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4151  6월  2 19:00 helper_cuda_gl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1132  6월  2 19:00 helper_functions.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 22291  6월  2 19:00 helper_image.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10491  6월  2 19:00 helper_string.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15757  6월  2 19:00 helper_timer.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1323  6월  2 19:00 multithreading.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7228  6월  2 19:00 nvGLWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4646  6월  2 19:00 nvGlutWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2967  6월  2 19:00 nvMath.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10850  6월  2 19:00 nvMatrix.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 12347  6월  2 19:00 nvQuaternion.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6415  6월  2 19:00 nvShaderUtils.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20642  6월  2 19:00 nvVector.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15917  6월  2 19:00 nvWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5309  6월  2 19:00 param.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2321  6월  2 19:00 paramgl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1024  6월  2 19:00 rendercheck_d3d10.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1027  6월  2 19:00 rendercheck_d3d11.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk   998  6월  2 19:00 rendercheck_d3d9.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7662  6월  2 19:00 rendercheck_gl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 26682  6월  2 19:00 sdkHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1116  6월  2 19:00 stopwatch.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1897  6월  2 19:00 stopwatch_base.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2804  6월  2 19:00 stopwatch_base.inl
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 11608  6월  2 19:00 stopwatch_functions.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4647  6월  2 19:00 stopwatch_linux.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  9342  6월  2 19:00 string_helper.h

~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc$ ll
합계 192
drwxrwxr-x 4 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 ./
drwxrwxr-x 6 minimonk minimonk  4096  6월  2 20:25 ../
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 GL/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15439  6월  2 19:00 cmd_arg_reader.h
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 dynlink/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5035  6월  2 19:00 exception.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1323  6월  2 19:00 multithreading.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7228  6월  2 19:00 nvGLWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4646  6월  2 19:00 nvGlutWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2966  6월  2 19:00 nvMath.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10850  6월  2 19:00 nvMatrix.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 12347  6월  2 19:00 nvQuaternion.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6108  6월  2 19:00 nvShaderUtils.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20642  6월  2 19:00 nvVector.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15917  6월  2 19:00 nvWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  8092  6월  2 19:00 rendercheckGL.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6801  6월  2 19:00 shrQATest.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 33202  6월  2 19:00 shrUtils.h 

so 파일은 아래의 경로에 존재한다.
/usr/local/cuda/lib$ ll
합계 394240
drwxr-xr-x  2 root root      4096  6월  2 18:47 ./
drwxr-xr-x 12 root root      4096  6월  2 18:47 ../
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcublas.so -> libcublas.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:47 libcublas.so.4 -> libcublas.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root 105568932  6월  2 18:46 libcublas.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcudart.so -> libcudart.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:47 libcudart.so.4 -> libcudart.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root    427344  6월  2 18:46 libcudart.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        13  6월  2 18:47 libcufft.so -> libcufft.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        17  6월  2 18:46 libcufft.so.4 -> libcufft.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  29333272  6월  2 18:47 libcufft.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        13  6월  2 18:46 libcuinj.so -> libcuinj.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        17  6월  2 18:46 libcuinj.so.4 -> libcuinj.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root    157120  6월  2 18:46 libcuinj.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcurand.so -> libcurand.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:46 libcurand.so.4 -> libcurand.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  27434820  6월  2 18:47 libcurand.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        16  6월  2 18:46 libcusparse.so -> libcusparse.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        20  6월  2 18:46 libcusparse.so.4 -> libcusparse.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root 188374460  6월  2 18:47 libcusparse.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        11  6월  2 18:46 libnpp.so -> libnpp.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        15  6월  2 18:46 libnpp.so.4 -> libnpp.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  52381048  6월  2 18:46 libnpp.so.4.2.9* 

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Posted by 구차니
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openGL gcc에서 컴파일 하기

-l(소문자 L/ Library) 에 GL GLU glut를 넣으면
gcc를 통해 openGL 컴파일시 라이브러리 링크를 해준다

$ gcc -lglut -lGLU -lGL 


오랫만에 다시 컴파일 하려니 다 까먹고 이게 머야 ㅠ.ㅠ
2011/09/07 - [Linux/Ubuntu] - ubuntu 에서 openGL 프로그래밍하기

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CUDA devicequery - ION 330

리플 룩 ion330 모델에 내장된 ion에 대한 devicequery이다.
2개의 MP가 존재해서 총 16개의 CUDA core가 존재한다.

~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./deviceQuery
[deviceQuery] starting...

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Found 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "ION"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          4.2 / 4.2
  CUDA Capability Major/Minor version number:    1.1
  Total amount of global memory:                 254 MBytes (266010624 bytes)
  ( 2) Multiprocessors x (  8) CUDA Cores/MP:    16 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1100 MHz (1.10 GHz)
  Memory Clock rate:                             800 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  Max Texture Dimension Size (x,y,z)             1D=(8192), 2D=(65536,32768), 3D=(2048,2048,2048)
  Max Layered Texture Size (dim) x layers        1D=(8192) x 512, 2D=(8192,8192) x 512
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       16384 bytes
  Total number of registers available per block: 8192
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  768
  Maximum number of threads per block:           512
  Maximum sizes of each dimension of a block:    512 x 512 x 64
  Maximum sizes of each dimension of a grid:     65535 x 65535 x 1
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             256 bytes
  Concurrent copy and execution:                 No with 0 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            Yes
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Concurrent kernel execution:                   No
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support enabled:                No
  Device is using TCC driver mode:               No
  Device supports Unified Addressing (UVA):      No
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           3 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 4.2, CUDA Runtime Version = 4.2, NumDevs = 1, Device = ION
[deviceQuery] test results...
PASSED

> exiting in 3 seconds:
3...2...1...done! 

그나저나.. 대역폭에서 내장형 그래픽이라 메인메모리를 공유하는데 왜 대역폭에서 이렇게 차이가 날까?
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./bandwidthTest
[bandwidthTest] starting...

./bandwidthTest Starting...

Running on...

 Device 0: ION
 Quick Mode

 Host to Device Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     887.0

 Device to Host Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     735.9

 Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     5345.2

[bandwidthTest] test results...
PASSED

> exiting in 3 seconds: 3...2...1...done! 

8800GT 에 비하면 확실히 nbody 에서의 연산속도와 fps가 많이 떨어지는 느낌
(8800GT에서는 150fps에 50GFLOP/s 정도 나옴)

2010/11/02 - [Programming/openCL / CUDA] - CUDA 예제파일 실행결과 + SLI


+ 리눅스에서 nvidia 드라이버 버전 보는 방법
$ cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86 Kernel Module  295.40  Thu Apr  5 21:28:09 PDT 2012
GCC version:  gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5)

[링크 : http://www.nvnews.net/vbulletin/showthread.php?t=127289]   


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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 2. 17:00

cuda 5 preview

아놔... 또 신버전이야 ㅠ.ㅠ

 

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