내가 다음과 같은 출력을 생성의 PyCuda 예에서 <a href="http://wiki.tiker.net/PyCuda/Examples/SimpleSpeedTest" rel="nofollow">SimpleSpeedTest.py</a>를 실행

Question

잘못된 결과를 제공합니다 :

Using nbr_values == 8192 
Calculating 100000 iterations 
SourceModule time and first three results: 
0.058294s, [ 0.005477 0.005477 0.005477] 
Elementwise time and first three results: 
0.102527s, [ 0.005477 0.005477 0.005477] 
Elementwise Python looping time and first three results: 
2.398071s, [ 0.005477 0.005477 0.005477] 
GPUArray time and first three results: 
8.207257s, [ 0.005477 0.005477 0.005477] 
CPU time measured using : 
0.000002s, [ 0.005477 0.005477 0.005477] 

처음 네 시간 측정이 합리적, 마지막 (0.000002s) 그러나 off off입니다. CPU 결과는 가장 느린 것이지만 가장 빠른 GPU 방법보다 몇 배 빠릅니다. 그래서 분명히 측정 된 시간은 잘못되었을 것입니다. 첫 번째 네 가지 결과에 대해 동일한 타이밍 방법이 정상적으로 작동하는 것으로 보아 이상합니다.

그래서 나는 SimpleSpeedTest.py에서 일부 코드를 가져다가 작은 테스트 파일을 만든 [2], 생산되는 :

time measured using option 1: 
0.000002s 
time measured using option 2: 
5.989620s 

옵션 1 개 조치 pycuda.driver.Event.record()를 사용하여 기간을 (SimpleSpeedTest.py에서와 같이), 옵션 2은 time.clock()을 사용합니다. 다시 옵션 1은 꺼져 있고 옵션 2는 합리적인 결과를 제공합니다 (테스트 파일을 실행하는 데 걸리는 시간은 약 6 초입니다).

왜 이런 일이 발생했는지 알 수 있습니까?

옵션 1 사용이 SimpleSpeedTest.py에서 승인 되었기 때문에 문제를 일으키는 설정 일 수 있습니까? 나는 GTX 470, 디스플레이 드라이버 301.42, CUDA 4.2, 파이썬 2.7 (64), PyCuda 2012.1, X5650 제온를 실행하고

[2] 테스트 파일 :

import numpy 
import time 
import pycuda.driver as drv 
import pycuda.autoinit 

n_iter = 100000 
nbr_values = 8192 # = 64 * 128 (values as used in SimpleSpeedTest.py) 

start = drv.Event() # option 1 uses pycuda.driver.Event 
end = drv.Event() 

a = numpy.ones(nbr_values).astype(numpy.float32) # test data 

start.record() # start option 1 (inserting recording points into GPU stream) 
tic = time.clock() # start option 2 (using CPU time) 

for i in range(n_iter): 
    a = numpy.sin(a) # do some work 

end.record() # end option 1 
toc = time.clock() # end option 2 

end.synchronize() 

events_secs = start.time_till(end)*1e-3 
time_secs = toc - tic 

print "time measured using option 1:" 
print "%fs " % events_secs 
print "time measured using option 2:" 
print "%fs " % time_secs 

Answer 1

내가 Andreas Klöckner 연락 그가 동기화 제안 시작 이벤트에서도 마찬가지입니다.

... 
start.record() 
start.synchronize() 
... 

그리고 이것은 문제를 해결하는 것 같습니다!

time measured using option 1: 
5.944461s 
time measured using option 2: 
5.944314s 

분명히 쿠다의 행동은 지난 2 년 동안 바뀌 었습니다. SimpleSpeedTest.py을 업데이트했습니다.