Question

CUDA是否支持再次入侵?

Answer 1

它用于支持计算能力2.0和CUDA3.1的NVIDIA硬件:

New language features added to CUDA C / C++ include:

Support for function pointers and recursion make it easier to port many existing algorithms to Fermi GPUs

rel=“noreferer” http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_1_downloads.html

Function pointers: http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/sdk/website/CUDA_Advanced_Topics.html#FunctionPointers

Recursion: I can t find a code sample on NVIDIA s website, but on the forum someone post this:

__device__ int fact(int f)
{
  if (f == 0)
    return 1;
  else
    return f * fact(f - 1);
}

Answer 2

是的,见。 NVIDIA CUDA 《方案规划指南》:

device functions only support recursion in device code compiled for devices of compute capability 2.0.

你们需要使用费米卡。

Answer 3

尽管这只是支持对特定芯片进行再造,但有时你可以放弃“再造”:,见我如何为我的CUDA raytracer 编辑时再入侵。

Answer 4

在CUDA 4.1中,CUDA支持只为__device__功能,而不是为__global__功能进行再保险。

Answer 5

只有在2.00英寸的兼容装置能力之后。

Answer 6

任何补习算法都可以用 st和 lo子实施。这给我们带来了更多的痛苦,但如果你真的需要重新介入,这可以奏效。

Answer 7

Sure it does, but it requires the Kepler architecture to do so. Check out their latest example on the classic quick sort.

http://blogs.nvidia.com/2008/09/how-tesla-k20-speeds-up-quicksort-a-familiar-comp-sci-code/

就我所知,只有最新的Kepler GK110支持充满活力的平行主义,这样就能够发出这种休养的呼声,并在油轮内播下新胎。在Kepler GK110之前,这是不可能的。并且指出,并非所有Kepler建筑都支持这一点,只有GK110这样做。

If you need recursion, you probably need the Tesla K20. I m not sure if Fermi does supports it,never read of it. : But Kepler sure does. =)

Answer 8

CUDA 3.1 支持再次入侵

Answer 9

如果您的算法中选取回权,那么支持或不支持,则不是为万国邮联设计的,要么是重新设计你的长辈,要么是获得更好的万国邮联,要么是更好的(在许多情况下,我有更好的礼节),那么,万国邮联就会重新出现。

Answer 10

Yeah得到实际版本的支持。但是,尽管有可能执行复职职能,但你必须铭记,不能预测执行过程中的记忆分配(为了了解再次入侵的真实深度,必须执行补休职能),因此,你的工作负担可能不足以达到你的目的,而且可能需要人工加固缺额。

Answer 11

是的,它确实支持再次入侵。然而,在万国邮联上进行再保险不是一个好的想法。由于每一条路面都会这样做。

Answer 12

紧接着,我就把1. 补充能力的NVIDIA GPU放在了上面。它说,再次入侵尚未得到支持。因此,它不会与操作时间有任何关系,而是硬件本身。

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