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【转帖】如何把现有的有限元程序加入cuda支持以提高运算速度
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有限元程序中，需要计算每个单元上的各个节点的内力分量，然后把这些节点力分量累加在一起。 比如，一个8节点长方体单元，可以计算出其8个节点的内力分量为 对每一个单元进行循环 LOOP KE=1 TO NELE FORCE_ELE[1]= FORCE_ELE[2]= FORCE_ELE[3]= .... FORCE_ELE[8]= 然后得到单元各个节点的编号 N1=NC[1][KE] N2=NC[2][KE] N3=NC[3][KE] ... N8=NC[8][KE] 把这些力累加到节点上去 FORCE[N1]+=FORCE_ELE[1] FORCE[N2]+=FORCE_ELE[2] FORCE[N3]+=FORCE_ELE[3] ... FORCE[N8]+=FORCE_ELE[8] END LOOP 其中NC[ ]数组存储了网格的连接性， FORCE[ ]数组为gpu中全局数组。 因为单元网格是非结构化的，所以对于FORCE[ ]的读写就基本上是随机的（当然在执行效率上会非常差，这个以后再改进），所以在有多个BLOCK和THREAD的配置下执行时，应该会有同时读写同一块内存位置的时候。 当读FORCE的时候，CUDA能够保证其正确性，但是当写入时候，CUDA不能保证同时写入是否正确。 我也看了SKD中的histogram的例子，该例子通过用在每一个线程或wrap中分别存储结果后，然后再累加的方法解决了随机写会引起的冲突。 但是，在我的程序中，因为FORCE数组实在是太大，基本上应该在百万字节的大小，基本上不可能在每一个线程或wrap中分别全部存储。而且，实际上每个单元只有8个节点的数据需要更新，并没有必要分别每个线程或wrap中存储全部的FORCE数组。 这个问题，也许也有别人碰到过，请教有没有什么好地解决办法？ 专家解答： A:通过保留部分和再累加的方法避免写冲突的策略仍然是可行的。如果数据太多不能在shared memory中全部保存，一种简单的方法是launch多个kernel，在第一个kernel中进行局部数据更新（即更新FORCE_ELE)，然后把所有局部数据写到global memory里；然后用另一个kernel来根据局部数据更新全局的FORCE。从算法看起来FORCE对FORCE_ELE累加的顺序并没有要求，所以用两个kernel是可能解决这个问题的。 我根据上面有限元的步骤，按照类似的步骤写了一段模拟程序如下，请帮我看看该如何解决，多谢 程序： #include #define BLOCK_NUM 3 #define THREAD_NUM 1 #define NUM_ELE 4 #define NUM_NOD 18 #define NC(j,N) *(NC+(N-1)*8+j-1) #define FORCE(N) *(FORCE+N-1) //__global__ void init_force_kernel(float *); __global__ void internal_kernel(int* , float *); int main(void) { int NC[8*NUM_ELE]; float FORCE[18]; NC(1,1)=1 ; NC(2,1)=3 ; NC(3,1)=9 ; NC(4,1)=7 ; NC(5,1)=2 ; NC(6,1)=4 ; NC(7,1)=10 ; NC(8,1)=8 ; NC(1,2)=3 ; NC(2,2)=5 ; NC(3,2)=11 ; NC(4,2)=9 ; NC(5,2)=4 ; NC(6,2)=6 ; NC(7,2)=12 ; NC(8,2)=10 ; NC(1,3)=7 ; NC(2,3)=9 ; NC(3,3)=15 ; NC(4,3)=13 ; NC(5,3)=8 ; NC(6,3)=10 ; NC(7,3)=16 ; NC(8,3)=14 ; NC(1,4)=9 ; NC(2,4)=11 ; NC(3,4)=17 ; NC(4,4)=15 ; NC(5,4)=10 ; NC(6,4)=12 ; NC(7,4)=18 ; NC(8,4)=16 ; int *dNC; float *dFORCE; cudaMalloc( (void**)&dNC,NUM_ELE*8*sizeof(int)); cudaMalloc( (void**)&dFORCE,NUM_NOD*sizeof(float)); cudaMemcpy(dNC,NC,NUM_ELE*8*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice); // initialize the force first cudaMemset(dFORCE,0.0,NUM_NOD*sizeof(float)); internal_kernel < < cudaMemcpy(FORCE,dFORCE,NUM_NOD*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost); for(int i=1;i <=NUM_NOD;i++) printf("NOD %d %f\n",i,FORCE(i)); cudaFree(dNC); cudaFree(dFORCE); return 0; } __global__ void internal_kernel(int* NC, float *FORCE) { const int tid=threadIdx.x; const int bid= blockIdx.x; const int THREADS=blockDim.x; const int BLOCKS=gridDim.x; float FORCE_ELE[8]; //compute internal force for(int NELE=bid*THREADS+tid+1;NELE <=NUM_ELE;NELE+=BLOCKS*THREADS) { for(int j=1;j <=8;j++) FORCE_ELE[j-1]=NELE*10.0+j*1.0; for(int j=1;j <=8;j++) { int NOD; NOD=NC(j,NELE); FORCE(NOD)+=FORCE_ELE[j-1]; // printf("NELE: %1d J:%1d NOD:%2d \t FORCE_ELE:%10.1f\t FORCE:%10.1f\n",NELE,j,NOD,FORCE_ELE[j-1],FORCE(NOD)); } } return ; } |
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