Effizientes Lösen linearer Gleichungssysteme über GF(2) - CDC ...

2.6. OPTIMIERTES PROGRAMMIEREN MIT CUDA 35
Die Datentypen Integer und Unsigned Integer
Damit es zu keinem undefinierten Ergebnis kommen kann, sind in der Standard
C Programmiersprache Overflow Semantics für Unsigned Integer Variablen
enthalten. Daher kann der Compiler besser bei der Verwendung von
vorzeichenbehafteter Arithmetik optimieren als bei solcher, die nicht vorzeichenbehaftet
ist. Aus diesem Grund sollte darauf geachtet werden, auch
Variablen, die nur positive Werte speichern als Integer zu deklarieren.
Verwendung von Kontrollstrukturen
Warps, in denen durch If- oder Case- Anweisungen die weitere Befehlssequenz
divergiert, sollten unbedingt vermieden werden. Der Multiprozessor
behandelt jeden Pfad separat, was im schlechtesten Fall zu einer sequentiellen
Ausführung der Threads eines Warps führen kann. Erst nachdem alle
Verzweigungen bearbeitet wurden kehrt der Kernel zurück zur parallelen Berechnung.
Statt bei einer Verzweigung Threads zu überspringen wird eine
Bedingung hinzugefügt. Ist die Vorraussetzung der Kontrollstruktur nicht
erfüllt, so markiert CUDA den Prozess als false. Diese Threads werden zwar
weiterhin dem Scheduler zur Bearbeitung freigegeben, schreiben bzw. lesen
jedoch keine Daten.
Programmierbeschränkungen
Bei der Programmierung mit CUDA sollten folgende Einschränkungen beachtet
werden.
1. Der Kernel gibt die Kontrolle an den CPU Thread zurück, bevor dieser
seine Berechnungen beendet hat.
2. Wenn in dem gemeinsamen Speicher mehrere Variable verwendet werden
muss der Benutzer das Offset zur Startadresse selbst setzen.
3. Erst nach Threadfence(), TheadBlock() oder Syncthreads() ist es sicher,
dass vorherige Schreibzugriffe auf den globalen oder gemeinsamen
Speicher auch für die anderen Threads sichtbar sind.