Reduction Problem3 Warp Shuffle Instruction References Professional CUDA C Programming Contents Warp Shuffle Instruction Parallel Reduction Using the Warp Shuffle Instruction The Warp Shuffle Instruction Kepler Architecture(compute capability 3.0 이상)부터, shuffle instruction이 도입되어 스레드들이 직접 동일 warp의 다른 스레드들의 레지스터를 읽을 수 있게 되었습니다. Shuffle Instruction은 warp 내의 스레드들이 global이나 shared memory를 사용하지 않고 직접적으로 서로 data를 교환할 수 있게 해줍니다. 또한, shared memory.. 2022. 1. 23. Nested Reduction (Dynamic Parallelism) References Professional CUDA C Programming Contents Dynamic Parallelism Nested Reduction (reduction problem) 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 살펴본 Sum Reduction을 동적 병렬(Dynamic Parallelism)을 사용한 커널로 구현할 예정입니다. Warp의 Branch Divergence (reduction problem) Warp의 Branch Divergence (reduction problem) References Professional CUDA C Programming Contents Parallel Reduction Neighbored vs Interleaved Approach Unrolling .. 2022. 1. 11. Warp의 Branch Divergence (reduction problem) References Professional CUDA C Programming Contents Parallel Reduction Neighbored vs Interleaved Approach Unrolling Loops Use template parameter in device functions (템플릿 파라미터 사용) Divergent Wraps (예제 : Sum Reduction) Divergent Wraps (예제 : Sum Reduction) References Programming Massively Parallel Processors https://developer.download.nvidia.com/assets/cuda/files/reduction.pdf Contents Warp Partioni.. 2022. 1. 8. 이전 1 다음
