Cuda 如何在寄存器中强制var4。
我有以下代表代码：Cuda 如何在寄存器中强制var4。,cuda,Cuda,我有以下代表代码： __global__ void func() { register ushort4 result = make_ushort4(__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5), __float2half_rn(1.0)); } 编译时，结果存储在本地内存中。是否可以将此强制到注册表？本地内存对于预期的应用程序来说太慢 此外，此结果必须存储到var4元素的数组中。我希望合并存储这些结果，
__global__ void func()
{
register ushort4 result = make_ushort4(__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5), __float2half_rn(1.0));
}
结果此外，此结果必须存储到var4元素的数组中。我希望合并存储这些结果，比如
（（ushort4*）（output））[x+y*width]=result。另一个没有var4的解决方案也是一个选项 如果有可用寄存器，则应将向量类型编译到寄存器中。将您的代码片段转化为能够在死代码删除后存活下来的内容：
__global__ void func(ushort4 *out)
{
ushort4 result = make_ushort4(__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5),
__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(1.0));
out[threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x] = result;
}
并编制：
>nvcc -cubin -arch=sm_20 -Xptxas="-v" ushort4.cu
ushort4.cu
ushort4.cu
tmpxft_000010b8_00000000-3_ushort4.cudafe1.gpu
tmpxft_000010b8_00000000-10_ushort4.cudafe2.gpu
ptxas info : Compiling entry function '_Z4funcP7ushort4' for 'sm_20'
ptxas info : Function properties for _Z4funcP7ushort4
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 8 registers, 36 bytes cmem[0]
显示无溢出（即本地内存）。此外，分解生成的cubin文件显示：
>cuobjdump --dump-sass ushort4.cubin
code for sm_20
Function : _Z4funcP7ushort4
/*0000*/ /*0x00005de428004404*/ MOV R1, c [0x1] [0x100];
/*0008*/ /*0x01101c041000cfc0*/ F2F.F16.F32 R0, 0x3f000;
/*0010*/ /*0x94009c042c000000*/ S2R R2, SR_CTAid_X;
/*0018*/ /*0x8400dc042c000000*/ S2R R3, SR_Tid_X;
/*0020*/ /*0x01111c041000cfe0*/ F2F.F16.F32 R4, 0x3f800;
/*0028*/ /*0x00915c041c000000*/ I2I.U16.U16 R5, R0;
/*0030*/ /*0x20209c0320064000*/ IMAD.U32.U32 R2, R2, c [0x0] [0x8], R3;
/*0038*/ /*0x40019c03280ac040*/ BFI R6, R0, 0x1010, R5;
/*0040*/ /*0x4041dc03280ac040*/ BFI R7, R4, 0x1010, R5;
/*0048*/ /*0x80201c6340004000*/ ISCADD R0, R2, c [0x0] [0x20], 0x3;
/*0050*/ /*0x00019ca590000000*/ ST.64 [R0], R6;
/*0058*/ /*0x00001de780000000*/ EXIT;
.................................
即，ushort4
被填充到寄存器中，然后使用64位存储将压缩向量写入全局内存。无法看到本地内存访问
因此，如果您确信有一个向量值正在编译到本地内存中，这可能是因为您有一个具有大量寄存器压力的内核，或者您正在要求编译器（volatile关键字可以做到这一点），或者您误解了编译器/汇编程序在编译时告诉您的内容
编辑：将CUDA 4.0发行版tookit与Visual Studio Express 2008配合使用，并在32位Windows 7上编译compute 1.1设备，可提供：
>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2011 NVIDIA Corporation
Built on Fri_May_13_02:42:40_PDT_2011
Cuda compilation tools, release 4.0, V0.2.1221
>cl.exe
Microsoft (R) 32-bit C/C++ Optimizing Compiler Version 15.00.30729.01 for 80x86
Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.
usage: cl [ option... ] filename... [ /link linkoption... ]
>nvcc -cubin -arch=sm_11 -Xptxas=-v ushort4.cu
ushort4.cu
ushort4.cu
tmpxft_00001788_00000000-3_ushort4.cudafe1.gpu
tmpxft_00001788_00000000-10_ushort4.cudafe2.gpu
ptxas info : Compiling entry function '_Z4funcP7ushort4' for 'sm_11'
ptxas info : Used 4 registers, 4+16 bytes smem
这与compute 2.0目标的原始构建结果完全相同。如果有可用的寄存器，则应将向量类型编译到寄存器中。将您的代码片段转化为能够在死代码删除后存活下来的内容：
__global__ void func(ushort4 *out)
{
ushort4 result = make_ushort4(__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(0.5),
__float2half_rn(0.5), __float2half_rn(1.0));
out[threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x] = result;
}
并编制：
>nvcc -cubin -arch=sm_20 -Xptxas="-v" ushort4.cu
ushort4.cu
ushort4.cu
tmpxft_000010b8_00000000-3_ushort4.cudafe1.gpu
tmpxft_000010b8_00000000-10_ushort4.cudafe2.gpu
ptxas info : Compiling entry function '_Z4funcP7ushort4' for 'sm_20'
ptxas info : Function properties for _Z4funcP7ushort4
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 8 registers, 36 bytes cmem[0]
显示无溢出（即本地内存）。此外，分解生成的cubin文件显示：
>cuobjdump --dump-sass ushort4.cubin
code for sm_20
Function : _Z4funcP7ushort4
/*0000*/ /*0x00005de428004404*/ MOV R1, c [0x1] [0x100];
/*0008*/ /*0x01101c041000cfc0*/ F2F.F16.F32 R0, 0x3f000;
/*0010*/ /*0x94009c042c000000*/ S2R R2, SR_CTAid_X;
/*0018*/ /*0x8400dc042c000000*/ S2R R3, SR_Tid_X;
/*0020*/ /*0x01111c041000cfe0*/ F2F.F16.F32 R4, 0x3f800;
/*0028*/ /*0x00915c041c000000*/ I2I.U16.U16 R5, R0;
/*0030*/ /*0x20209c0320064000*/ IMAD.U32.U32 R2, R2, c [0x0] [0x8], R3;
/*0038*/ /*0x40019c03280ac040*/ BFI R6, R0, 0x1010, R5;
/*0040*/ /*0x4041dc03280ac040*/ BFI R7, R4, 0x1010, R5;
/*0048*/ /*0x80201c6340004000*/ ISCADD R0, R2, c [0x0] [0x20], 0x3;
/*0050*/ /*0x00019ca590000000*/ ST.64 [R0], R6;
/*0058*/ /*0x00001de780000000*/ EXIT;
.................................
即，ushort4
被填充到寄存器中，然后使用64位存储将压缩向量写入全局内存。无法看到本地内存访问
因此，如果您确信有一个向量值正在编译到本地内存中，这可能是因为您有一个具有大量寄存器压力的内核，或者您正在要求编译器（volatile关键字可以做到这一点），或者您误解了编译器/汇编程序在编译时告诉您的内容
编辑：将CUDA 4.0发行版tookit与Visual Studio Express 2008配合使用，并在32位Windows 7上编译compute 1.1设备，可提供：
>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2011 NVIDIA Corporation
Built on Fri_May_13_02:42:40_PDT_2011
Cuda compilation tools, release 4.0, V0.2.1221
>cl.exe
Microsoft (R) 32-bit C/C++ Optimizing Compiler Version 15.00.30729.01 for 80x86
Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.
usage: cl [ option... ] filename... [ /link linkoption... ]
>nvcc -cubin -arch=sm_11 -Xptxas=-v ushort4.cu
ushort4.cu
ushort4.cu
tmpxft_00001788_00000000-3_ushort4.cudafe1.gpu
tmpxft_00001788_00000000-10_ushort4.cudafe2.gpu
ptxas info : Compiling entry function '_Z4funcP7ushort4' for 'sm_11'
ptxas info : Used 4 registers, 4+16 bytes smem
这与compute 2.0目标的原始版本的结果完全相同。这是您建议的函数的结果：2>ptxas info:sm 11'2>ptxas info:8个寄存器，32+0字节lmem，16+16字节smem，4字节cmem[1]的编译输入函数“Z4funcP7ushort4”
。此外，我必须使用sm11。@Patrik:这是什么编译器版本和操作系统？我已经用Cuda 3.2和4.0为sm11、sm12和sm20编译了这篇文章。所有代码都只使用寄存器发出；nvcc版本4.0，V0.2.1221；选项=--gpu架构=sm_11--ptxas选项=-v；os=vista@帕特里克：对不起，但我无法复制。查看编辑。@talonmier谢谢你的帮助，我会在另一台计算机上做更多的测试。至少现在我知道它应该可以工作了。这是您建议的函数的结果：2>ptxas info:sm\u 11'2>ptxas info:8个寄存器，32+0字节lmem，16+16字节smem，4字节cmem[1]
。此外，我必须使用sm11。@Patrik:这是什么编译器版本和操作系统？我已经用Cuda 3.2和4.0为sm11、sm12和sm20编译了这篇文章。所有代码都只使用寄存器发出；nvcc版本4.0，V0.2.1221；选项=--gpu架构=sm_11--ptxas选项=-v；os=vista@帕特里克：对不起，但我无法复制。查看编辑。@talonmier谢谢你的帮助，我会在另一台计算机上做更多的测试。至少现在我知道它应该起作用了。