MatlabでのCUDAカーネル起動時のgpuArrayデータの維持

Question

私はparallel.gpu.CUDAKernelを使用して、Matlab 2011aでCUDAカーネルを起動しています。私は同じgpuArrayをループ内の後続のカーネルの起動で実装するようにコードを設計しましたが、それぞれの起動はgpuArrayの一意のセグメントに限定されています。

実行が終了するまでには、アレイ全体が一杯になる必要があります。しかし、gather（）を使用してメモリをホストに戻すと、最後のカーネルの起動時に書き込まれたメモリだけが正しいことになります。それ以外は空白です。これは真ん中のどこかでループから脱出する場合にも当てはまります。

カーネル反復を示すフラグを渡すことで、これが実際に行われていることを確認しました。それが最初の繰り返し以外のものであれば、カーネルは何もしません。しかし、後続のカーネルは何もしなくても、最初のカーネルによって書き込まれたデータの場所はまだ空です。私が最初のカーネルを起動した直後にループから抜け出すと、これは当てはまりません。

このように、Matlabはカーネルの起動の間にgpuArrayをリセットしているようです。それを防ぐ方法はありますか？

Answer 1

feval呼び出しの出力をキャプチャすれば、これはうまくいくはずです。その後

__global__ void setOneEl(double * array, double val, int element) { 
    array[element] = val; 
} 

、MATLABに以下のコードを実行すると、私はあなたが後にしていると考えているように動作します：このような些細なカーネルを考えてみましょう通常のMATLABの意味と一致するように

>> k = parallel.gpu.CUDAKernel('kern.ptx'); 
>> g = parallel.gpu.GPUArray.zeros(1,10); 
>> for ii = 1:2:10, g = k.feval(g, rand, ii); end 
>> gather(g) 
ans = 
     0 0.0975   0 0.2785   0 0.5469   0 0.9575   0 0.9649 

、gpuArrayオブジェクトの値がありますしたがって、gpuArrayインスタンスを変更する場合は、他のMATLABデータ型の場合と同じように、出力値を同じ配列にキャプチャする必要があります。ただし、CUDAKernel.fevalコールは、結果を同じ変数に取り込むときに理解し、インプレース最適化を使用してコピーを避けることができます。