如何从主机代码中断或取消 CUDA 内核
How to interrupt or cancel a CUDA kernel from host code
我正在使用 CUDA，我正在尝试在命中某个if块后停止我的内核工作（即终止所有正在运行的线程）。我该怎么做？我真的被困在这里。
CUDA 执行模型在设计上不允许块间通信。如果不诉诸assert或trap类型的方法，这可能会使这种内核中止，条件操作难以可靠地实现，这可能会导致上下文破坏和数据丢失，这可能不是您想要的。
如果您的内核设计涉及少量具有"驻留"线程的块，那么唯一的方法是某种原子自旋锁，这很难可靠地工作，并且会大大降低内存控制器的性能和可实现的带宽。
另一方面，如果你的内核设计有相当大的网格和很多块，并且你的主要目标是阻止尚未调度的块运行，那么你可以尝试这样的事情：
#include <iostream>
#include <vector>
__device__ unsigned int found_idx;
__global__ void setkernel(unsigned int *indata)
{
indata[115949] = 0xdeadbeef;
indata[119086] = 0xdeadbeef;
indata[60534] = 0xdeadbeef;
indata[37072] = 0xdeadbeef;
indata[163107] = 0xdeadbeef;
}
__global__ void searchkernel(unsigned int *indata, unsigned int *outdata)
{
if (found_idx > 0) {
return;
} else if (threadIdx.x == 0) {
outdata[blockIdx.x] = blockIdx.x;
};
unsigned int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (indata[tid] == 0xdeadbeef) {
unsigned int oldval = atomicCAS(&found_idx, 0, 1+tid);
}
}
int main()
{
const unsigned int N = 1 << 19;
unsigned int* in_data;
cudaMalloc((void **)&in_data, sizeof(unsigned int) * size_t(N));
cudaMemset(in_data, 0, sizeof(unsigned int) * size_t(N));
setkernel<<<1,1>>>(in_data);
cudaDeviceSynchronize();
unsigned int block_size = 1024;
unsigned int grid_size = N / block_size;
unsigned int* out_data;
cudaMalloc((void **)&out_data, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size));
cudaMemset(out_data, 0xf0, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size));
const unsigned int zero = 0;
cudaMemcpyToSymbol(found_idx, &zero, sizeof(unsigned int));
searchkernel<<<grid_size, block_size>>>(in_data, out_data);
std::vector<unsigned int> output(grid_size);
cudaMemcpy(&output[0], out_data, sizeof(unsigned int) * size_t(grid_size), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaDeviceReset();
std::cout << "The following blocks did not run" << std::endl;
for(int i=0, j=0; i<grid_size; i++) {
if (output[i] == 0xf0f0f0f0) {
std::cout << " " << i;
if (j++ == 20) {
std::cout << std::endl;
j = 0;
}
}
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
在这里，我有一个简单的内核，它正在一个大数组中搜索一个魔术词。为了获得提前退出行为，我使用了一个全局词，该词由那些"获胜"或触发终止条件的线程原子设置。每个新块都会检查这个全局单词的状态，如果设置了，它们将返回而不做任何工作。
如果我在中等大小的开普勒设备上编译并运行它：
$ nvcc -arch=sm_30 -o blocking blocking.cu
$ ./blocking
The following blocks did not run
42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146
147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167
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您可以看到网格中的大量块看到了全局单词的变化，并在没有运行搜索代码的情况下提前终止。这可能是您在没有严重侵入性自旋锁方法的情况下可以做的最好的事情，这种方法会极大地损害性能。
我假设你想停止一个正在运行的内核（而不是单个线程）。
最简单的方法（也是我建议的方法）是设置一个由内核测试的全局内存标志。您可以使用 cudaMemcpy（） 设置标志（如果使用统一内存，则不使用）。
如下所示：
if (gm_flag) {
__threadfence(); // ensure store issued before trap
asm("trap;"); // kill kernel with error
}
ams（"trap;"） 将停止所有正在运行的线程
请注意，从 cuda 2.0 开始，您可以使用 assert（） 来终止内核！
不同的方法如下（我还没有尝试过代码！
__device__ bool go(int val){
return true;
}
__global__ void stopme(bool* flag, int* val, int size){
int idx= blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x;
if(idx < size){
bool canContinue = true;
while(canContinue && (flag[0])){
printf("HELLO from %in",idx);
if(!(*flag)){
return;
}
else{
//do some computation
val[idx]++;
val[idx]%=100;
}
canContinue = go(val[idx]);
}
}
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, const char *file, int line, bool abort=true)
{
if (code != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %dn", cudaGetErrorString(code), file, line);
if (abort) exit(code);
}
}
int main(void)
{
int size = 128;
int* h_val = (int*)malloc(sizeof(int)*size);
bool * h_flag = new bool;
*h_flag=true;
bool* d_flag;
cudaMalloc(&d_flag,sizeof(bool));
cudaMemcpy(d_flag,h_flag,1,cudaMemcpyHostToDevice);
int* d_val;
cudaMalloc(&d_val,sizeof(int)*size );
for(int i=0;i<size;i++){
h_val[i] = i;
}
cudaMemcpy(d_val,h_val,size,cudaMemcpyHostToDevice);
int BSIZE=32;
int nblocks =size/BSIZE;
printf("%i,%i",nblocks,BSIZE);
stopme<<<nblocks,BSIZE>>>(d_flag,d_val,size);
//--------------sleep for a while --------------------------
*h_flag=false;
cudaMemcpy(d_flag,h_flag,1,cudaMemcpyHostToDevice);
cudaDeviceSynchronize();
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
printf("ENDn");
}
内核stopMe继续运行，直到主机端的某人将标志设置为 false。请注意，您的内核可能比这复杂得多，同步所有线程以执行return的努力可能远不止于此（并且可能会影响性能）。希望这有帮助。
更多信息在这里
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