Discussion :

[miyoku]

Bonjour
Je viens tout juste de réussir a passer ce tableau à une dll C++ mais le passage d'un tel tableau à CUDA semble compromis. CUDA permet uniquement les tableaux de deux ou trois dimensions? Ou il y a un moyen d'allouer et de copier les données d'un tel tableau en entrées et en sortie?
Merci d'avance

Edit: Je précise que mon tableau est sous la forme d'un pointeur double****** dans le C++.

[koala01]

Salut,

La toute première question que j'ai déjà envie de te poser, c'est: pourquoi diable voudrais tu passer un tableau à six dimensions

Généralement, on évitera déjà de créer un tableau à deux dimensions, parce que cela ne va déjà pas sans poser un certain nombre de problèmes. Mais on évitera encore d'avantage de créer un tableau à trois dimensions, parce que cela pose encore plus de problèmes. Alors, un tableau à six dimensions !!!!

Ceci dit, oui, il est toujours possible d'envisager de copier le contenu d'un tableau, mais cela dépend énormément du contenu de ce tableau : certaines données ont effectivement vocation à être copiées, d'autres n'ont aucune vocation à l'être (cf dualité entre sémantique d'entité et sémantique de valeur

[ternel]

En effet, quels sont les six axes d'indexations?

J'arrive à imaginer quatre axes, pour un suivi temporel de données spatiales discrétisées ([t][x][y][z]), et encore, j'aurai tendance à linéariser sur x,y,z.

[miyoku]

hum et bien en fait, il s'agit d'un gros programme qui effectue beaucoup de calcul et qui met un certain temps à s'éxécuter. Ainsi, je dois accélérer ces calculs à l'aide de Cuda, et dans ce programme, il utilise ce tableau à 6 dimension.

Les index ne représente pas ici des variable spatiales ou temporelle. Il s'agit surtout de paralléliser les calculs afin d’accélérer la vitesse du programme. Pour l'instant dans mes kernels, seul l'index n°2 change soit double [fixe][var][fixe][fixe][fixe][fixe] qui est représenté par double [fixe][threadidx.x][fixe][fixe][fixe][fixe] dans mon kernel.

Alors je pourrais effectivement récupérer les valeurs dans un tableau une dimension et les passé au kernel mais du coup je ne sais pas lequel serait le plus optimisé et pour plus tard je ne sais pas si je n'aurais pas besoin non plus du tableau dans son intégralité.

[ternel]

si seul cet index change, réordonne ton tableau pour avoir cet index en dernier. Ca te permettra d'utiliser directement tab[fixe][fixe][fixe][fixe][fixe] comme le tableau 1D qu'il est.

[miyoku]

Je ne peux pas toucher à la déclaration de ce tableaux, ça impacterait le programme entier. Et c'est seulement pour l'instant qu'un seul indice change, d'ou cette question de passer le tableau en entier, afin de ne plus avoir à ce préoccuper de quelle variables varie dans quel kernel. Je n'en suis qu'au début de "l'optimisation" du programme, Mais j'essaie de prévoir plus loin que ce que je fais actuellement.

[ternel]

éventuellement, tu as le void*, si vraiment, vraiment, vraiment rien d'autre ne marche.
Mais si tu l'écris, tu te coupes le petit doigt, parce que c'est vraiment sale et un controlé.

Après, il y a certainement de vraies solutions, mais je ne connais presque pas CUDA

[therwald]

En effet, quels sont les six axes d'indexations?

J'arrive à imaginer quatre axes, pour un suivi temporel de données spatiales discrétisées ([t][x][y][z]), et encore, j'aurai tendance à linéariser sur x,y,z.

Espace paramétrique, sur un problème sensible à six variables?

[dragonjoker59]

Tu souhaites passer à CUDA. Mais as-tu essayé OpenMP ? Ca te simplifierait la vie, par contre le gain est à timer entre CUDA et OpenMP, pour ton calcul particulier.

[Ekleog]

CUDA : Calcul sur GPU
OpenMP : Calcul parallèle sur CPU

Ou alors j'ai raté quelque chose ? Peut-être parlais-tu de OpenCL, bibliothèque censément portable de calcul sur GPU ?

[dragonjoker59]

Je parlais bien d'OpenMP, qui permet de paralléliser les traitements.
En fait la question est : as-tu bien testé tous les moyens CPU (OpenMP, SSE2...) pour faire ce traitement avant de te poser la question de le faire sur le GPU?
Parce qu'en fait, les gains peuvent être grands, si tant est que tu ne fais pas n'importe quoi dans ton programme, ce qui est vite le cas avec des trucs comme CUDA ou OpenCL.
C'est pour cela que je t'orientais vers OpenMP pour commencer. Peut-être obtiendrais-tu quelque chose de satisfaisant niveau performances.

[Astraya]

Je vois bien un moyen qui consiste à passer à un tableau 1D tab[double].
Tu encapsules ton tableau dans un classe et surcharge l'opérator "[]" afin de ne pas impacté la notation tab[fixe][var]....[fixe].
Puis quand tu veux envoyer ton tableau tu envois un simple pointeur de double:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
inline operator double*() { return tab; }
inline operator const float*() const { return tab; }