Ограничение NVIDIA CUFFT на размеры и пакеты для FFT с помощью scikits.cuda

Этот вопрос будет использовать scikits.cuda [1] в командной строке Python, но его также можно попытаться выполнить в чистом C/CUDA (что я не пробовал).

Я пытаюсь создать план CUFFT для одномерных комплексных преобразований, которые будут применяться ко многим входным данным (так много пакетов). С Tesla C2050 я делаю следующее

import scikits.cuda.fft as cufft
import numpy as np
p = cufft.Plan((64*1024,), np.complex64, np.complex64, batch=100)
p = cufft.Plan((64*1024,), np.complex64, np.complex64, batch=1000)
p = cufft.Plan((64*1024,), np.complex64, np.complex64, batch=10000) # !!!

Последняя попытка плана вызывает исключение cufftAllocFailed. Если я уменьшу размер преобразования (с 64 КБ), я могу получить пакет из 10 000, но в настоящее время мне нужны преобразования размером 64 КБ.

Мой вопрос: это жесткое ограничение в CUFFT? И если да, то где в документации CUDA [2] или CUFFT [3] указаны ограничения на размер преобразования по сравнению с пакетом (по сравнению с размером?)?

[1] http://scikits.appspot.com/cuda
[2] http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/CUDA_C_Programming_Guide.pdf
[3] http://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_CUFFT_Users_Guide.pdf


cuda scikits fft
person Ahmed Fasih    schedule 02.11.2012    source источник
comment
Насколько мне известно (я не использую CUFFT), использование памяти CUFFT определяется сложной взаимосвязью между размером FFT, размером пакета, типом FFT и алгоритмом. Другими словами, это не может быть легко предсказано. Я понимаю, что в вашем приложении указан размер преобразования, но разве вы не должны иметь возможность свободно выбирать размер пакета? Я предполагаю, что после определенного размера пакета заметного увеличения производительности не происходит, поэтому почему бы не провести несколько экспериментов и выбрать наименьший размер пакета, обеспечивающий полную производительность. Вы также можете рассмотреть возможность использования графического процессора с 6 ГБ памяти, например C2075.   -  person njuffa    schedule 02.11.2012
comment
Думаю, это связано с тем, что к линейной текстуре можно привязать только 2^27 элементов, что также является самым большим рекламируемым размером CUFFT (NVIDIA: размеры 1D-преобразования до 128 миллионов элементов). Создание плана выполняется успешно, если пакет 64K * меньше 2^27. Не похоже, что это связано с объемом памяти на борту.   -  person Ahmed Fasih    schedule 02.11.2012

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

В плане существует жесткое ограничение примерно в 2 ^ 27 элементов.

person Ahmed Fasih    schedule 06.12.2012