我的任务是查看我开发的算法是否可以使用 GPU 而非 CPU 上的计算运行得更快。我是加速器计算的新手，有人给我一本我已经通读过的书“C++ AMP”，我认为我对它的理解相当好(我过去用 C 和 C++ 编写代码，但现在主要是 C#)。
但是，在实际应用中，我似乎就是不明白。所以，如果可以的话，请帮助我。
假设我有一项任务是计算一些复杂的函数，该函数需要一个巨大的矩阵输入(如 50000 x 50000)和一些其他数据并输出相同大小的矩阵。整个矩阵的总计算需要几个小时。
在 CPU 上，我只是将任务分成几个部分(部分数量大约为 100 个)并使用 Parralel.For 或我自己编写的简单任务管理循环来执行它们。基本上，保持几个线程运行(线程数=核心数)，当线程完成时开始新的部分，直到所有部分都完成。而且效果很好!
但是，在 GPU 上，我不能使用相同的方法，这不仅是因为内存限制(没关系，可以分成几个部分)，而且因为如果某些东西运行超过 2 秒，它就会被视为“超时” GPU 被重置!因此，我必须确保我计算的每个部分的运行时间都少于 2 秒。
但这不是每个任务(例如，将一个小时的工作分成 60 个任务，每个任务 1 秒)，这很容易，这就是每组任务，因为无论我选择哪种队列模式(立即或自动) ，如果我运行(通过 parralel_for_each)任何总执行时间超过 2 秒的东西，GPU 将被重置。
不仅如此，如果我的 CPU 程序占用了所有 CPU 资源，只要它保持在较低的优先级，UI 就会保持交互 - 系统是响应式的，但是，当在 GPU 上执行代码时，屏幕似乎被卡住直到执行完毕!
那么，我该怎么办？在本书的演示中(N 体问题)，它表明它应该像 100 倍一样有效(多核计算给出 2 gflops，或者 w/e 数量的触发器，而放大器给出 200 gflops)，但是在实际应用中，我只是不知道该怎么做!
我是否必须将我的大任务分成数十亿个部分，例如，分成多个部分，每个部分需要 10 毫秒来执行并在 parralel_for_each 中一次运行 100 个部分？
还是我只是做错了，我只是没有找到更好的解决方案？
请帮忙!
最佳答案
TDR(您看到的 2 秒超时)是使用在渲染显示和执行计算工作之间共享的资源的现实。操作系统通过强制超时保护您的应用程序不会完全锁定显示。这也会影响尝试渲染到屏幕的应用程序。将您的 AMP 代码移至单独的 CPU 线程不会有帮助，这会释放 CPU 上的 UI 线程，但渲染仍会在 GPU 上被阻塞。
当您在低功率系统上将 N 设置得非常大时，您实际上可以在 n 体示例中看到这种行为。 N的最大值实际上在应用程序中是有限制的，以防止您在典型场景中遇到此类问题。
您实际上走在正确的轨道上。如果你想达到特定的帧速率，你确实需要将你的工作分解成适合 sub 2s block 或更小块的 block 。您还应该考虑您的工作是如何排队的。请记住，所有 AMP 工作都是排队的，在自动模式下您无法控制它何时运行。使用立即模式是更好地控制命令批处理方式的方法。
注意:TDR 在专用计算 GPU 硬件(如 Tesla)上不是问题，如果底层 GPU 支持，Windows 8 在处理 TDR 超时限制时提供了更大的灵 active 。
关于c++ - 对如何在 C++ AMP 上执行大任务一无所知，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19383788/
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