Concurrency 在使用HIP C+的AMD GPU上使用“shfl”操作有什么要求+；？ P>>强HD C++ +，与CUDA C++非常相似。AMD也创建了 HIPIGION/SUGR>将CUDA C++转换为HIP C++（可移植C++代码），它既可以在NVIDIA GPU上执行，也可以在AMD GPU上执行：在nVidia GPU上使用shfl操作有以下要求：_Concurrency_Llvm_Gpgpu_Amd_Hip

Concurrency 在使用HIP C+的AMD GPU上使用“shfl”操作有什么要求+；？ P>>强HD C++ +，与CUDA C++非常相似。AMD也创建了 HIPIGION/SUGR>将CUDA C++转换为HIP C++（可移植C++代码），它既可以在NVIDIA GPU上执行，也可以在AMD GPU上执行：在nVidia GPU上使用shfl操作有以下要求：

concurrency llvm

Concurrency 在使用HIP C+的AMD GPU上使用“shfl”操作有什么要求+；？ P>>强HD C++ +，与CUDA C++非常相似。AMD也创建了 HIPIGION/SUGR>将CUDA C++转换为HIP C++（可移植C++代码），它既可以在NVIDIA GPU上执行，也可以在AMD GPU上执行：在nVidia GPU上使用shfl操作有以下要求：,concurrency,llvm,gpgpu,amd,hip,Concurrency,Llvm,Gpgpu,Amd,Hip,对nvidia的要求使用此应用程序时，请确保您有一个支持计算的3.0或更高版本的设备，以便使用warp shfl操作并在Makefile中添加-gencode arch=compute=30，code=sm_30 nvcc标志还注意到，对于AMD上的64波长（翘曲尺寸），HIP支持shfl：此外，HIP定义了用于查询体系结构特征的便携式机制，并支持更大的64位wavesize，这将选票和洗牌等跨车道功能的返回类型从32位整数扩展到64位整数但是，哪一个AMD GPU支持函数shfl，

对nvidia的要求

使用此应用程序时，请确保您有一个支持计算的3.0或更高版本的设备，以便使用warp shfl操作并在Makefile中添加-gencode arch=compute=30，code=sm_30 nvcc标志

还注意到，对于AMD上的64波长（翘曲尺寸），HIP支持
shfl
：

此外，HIP定义了用于查询体系结构特征的便携式机制，并支持更大的64位wavesize，这将选票和洗牌等跨车道功能的返回类型从32位整数扩展到64位整数
但是，哪一个AMD GPU支持函数
shfl
，或者任何AMD GPU都支持
shfl
，因为在AMD GPU上，它是使用本地内存实现的，而不使用硬件指令寄存器来注册
SHIFL < /代码>操作在AMD GPU上的要求是什么？
是，GPUGCN3中有新的指令，如
ds\U bpermute
和
ds\U permute
，它们可以提供
\u shfl（）
等功能

这些
ds\u bpermute
和
ds\u permute
指令仅使用本地内存路由（LDS 8.6 TB/s），但实际上不使用本地内存，这允许加速线程之间的数据交换：8.6 TB/s：
他们使用LDS硬件在波阵面的64条通道之间路由数据，但实际上并没有写入LDS位置

还有数据并行原语（DPP）-在您可以使用它时尤其强大，因为op可以直接读取相邻工作项的寄存器。即DPP可以全速访问相邻线程（工作项）~51.6 TB/s

现在，大多数矢量指令都可以完全跨车道读取吞吐量
例如，
wave\u shr
-用于扫描算法的指令（波前右移）：

有关GCN3的更多信息：
新说明

“SDWA”-子Dword寻址允许访问VAU指令中VGRP的字节和字

“DPP”-数据并行处理允许VAU指令访问相邻车道的数据

第32页，第32页

DS\U置换\U B32正向置换不写入任何LDS内存