Cuda 为了在sm_21上运行，是否可以更换shfl_xor？

正在尝试运行以下操作： 在NVS4200M上，这是sm_21，而不是要求的sm_35。 运行上述项目的唯一问题是该代码（cudaSiftD.cu:205）：

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对于（inti=1；i好吧，几乎所有CUDA内在函数都可以被替换，所以我将把你的问题解释为

能否在SM_21 GPU上便宜地更换

\u shfl\u xor

答案是：不一定；你会受到惩罚。正如@RobertCrovella的评论所建议的，你最好的选择是使用共享内存：

• 每个通道将其数据写入共享内存中的一个位置（设置这些连续的4字节大小的值以避免）
• 执行某种类型的同步（可能需要

  \uu syncthreads（）

  ）
• 每个通道从共享内存位置读取数据，该位置是它想要写入其值的通道所在的位置

我没有说出不让你失去乐趣的密码：-）

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编辑：虽然洗牌的执行更加复杂，但至少在语义上，它仍然是对寄存器的操作；而且它不需要同步。因此，共享内存的替代方案会更慢。

如果问题更多的是如何用与sm_21兼容的代码替换这段代码，那么您可能需要关注CUB，即块缩减部分。其中一个模板参数是设备的架构

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\uuuuu CUDA\u ARCH\uuuuu

宏可以帮助您选择最合适的实现，请参阅。

是的，如果您愿意编写它的话。几乎可以通过共享内存操作完成洗牌操作的任何操作，这也允许线程间通信。我并不是说实现是相同的，只是说有一个使用共享内存的“可能的等效代码”。@Talonmes这个注释如何帮助操作？这是一个非平凡的问题，因为我不认为洗牌本质是CUDA的一个简单特征。我不认为洗牌是一个时钟周期有两个原因：1）在多处理器上每个周期有32个可发布的洗牌。[、和2）洗牌操作由管理共享内存的缓存执行。本质上，使用洗牌大约是共享内存性能的两倍-请参阅[@FlorentDUGUET:Edited以反映您的评论。虽然您的链接不起作用，但我认为您的括号中有一些拼写错误。上面评论中的断开链接：@FlorentDUGUET:comment+1指出无序执行涉及访问共享内存的机制。是的，我知道这是有“代价”（又名惩罚）的。问题是-我不熟悉CUDA API，所以我不适合自己编写代码，至少现在是这样。我只是在寻找可以与Python一起使用的CUDA加速的SIFT实现。我找到了它，但遇到了问题中描述的问题。无论如何，感谢您尝试帮助我！