检查代码是在GPU还是CPU上运行

Posted 2023-02-16

【中文标题】检查代码是在GPU还是CPU上运行

【英文标题】：Check whether the code is running on the GPU or CPU

【发布时间】：2013-05-01 05:55:09

【问题描述】：

有人知道如何使用 Cuda 检查代码是在 GPU 还是 CPU 上运行？

__device__ __host__  double count_something(double variable) 
  if (RUN_ON_GPU) 
    use_cuda_variables();
   else 
    use_cpu_variables();
  

【参考方案1】：

没有办法runtime检查一段代码在哪个架构上运行，但也不需要知道，因为它可以在编译时确定并进行相应处理。 nvcc 定义了几个预处理器符号，可用于在编译代码时解析编译轨迹。关键符号是__CUDA_ARCH__，它在编译主机代码时从不定义，在编译设备代码时总是定义。

所以可以这样写函数：

__device__ __host__ float function(float x)

#ifdef __CUDA_ARCH__
    return 10.0f * __sinf(x);
#else
    return 10.0f * sin(x);
#endif

这将根据是为 GPU 还是主机编译而发出不同的代码。您可以在 Stack Overflow question 或 CUDA 编程指南的 C language extensions 部分阅读有关编译转向的更全面的讨论。

【讨论】：

这并不完全正确。在某些情况下，此代码不起作用 - 在找到解决方案之前，我已经花了很多时间进行调试。

@avtomaton：什么不正确？调试如何适应实际上只是 C++ 预处理器代码的内容？

这并不完全正确。在某些情况下，这段代码不起作用——在找到解决方案之前，我已经花了很多时间进行调试。 __CUDA_ARCH__ 甚至可以在主机代码中定义，但在这种情况下它被定义为 0。因此正确的检查是这样的：__device__ __host__ float function(float x) #if (defined(__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ > 0)) return 10.0f * __sinf(x); #else // host code here #endif

#if (defined(__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ > 0)) 绝对是正确答案。

【参考方案2】：

我无法在 cmets 中添加正确的代码降价 - 决定添加完整答案。 仅使用 __CUDA_ARCH__ 定义检查并不完全正确。在某些情况下，此代码不起作用 - 在找到解决方案之前，我已经花了很多时间进行调试（CUDA 文档现在没有提及它）。__CUDA_ARCH__ 甚至可以在主机代码中定义, 但在这种情况下它被定义为 0。 因此正确的检查是这样的：

__device__ __host__ float function(float x)

#if (defined(__CUDA_ARCH__) && (__CUDA_ARCH__ > 0))
    // device code here
    return 10.0f * __sinf(x);
#else
    // host code here
    return 10.0f * sin(x);
#endif