Wie Make-Datei CUDA zu schaffen, damit sie in CPU-Test CPU flops ausgeführt?

Question

Ich versuche, die GPU und CPU-flop zu zählen und ich habe die Quelle von hier

ich es cudaflops.cu umbenannt und es mit dieser Make-Datei zusammengestellt

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#
# Build script for project
#
################################################################################

# Add source files here 
EXECUTABLE  := benchmark
# Cuda source files (compiled with cudacc) 
CUFILES     := cudaflops.cu
# C/C++ source files (compiled with gcc / c++) 
CCFILES     := 


################################################################################
# Rules and targets

include ../../common/common.mk

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Tt funktioniert gut und gibt Ergebnis 367 GFLOPS

Aber jetzt, ich weiß nicht, diese Quelle in der CPU zu testen, ich las

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Lösung

Hey so das Problem ist, dass Sie Portland Group Compiler benötigen, um Ihren Code auf x86 auszuführen: hxxp: //www.prnewswire.com/news-releases/pgi-to-develop-compiler-based-on-nvidia-cuda-c-architecture-for-x86-platforms-103457159.html

Darüber hinaus dieser Artikel sagt, dass der Compiler 13-15 November gezeigt wird, 2010, so dass ich nicht sicher bin, wenn es öffentlich zugänglich ist (wahrscheinlich eine Beta-Version im Umlauf). (Das heißt Nein, Sie nicht CUDA YET nativ auf x86 laufen kann).

Im Moment ist die einfachste Sache zu tun ist, eine C / C ++ Funktion schreiben, die genau das tut, was die Benchmark tut (es soll sehr einfach zu portieren sein). Es gibt einige CUDA Beispiele in ihrem SDK, die CPU zu GPU (Blick auf die Matrixmultiplikation glaube ich) vergleichen zu können, so versuchen, dass erste (es sollte genau die gleiche Sache wie die Benchmark-Code im Grunde tun, mit Ausnahme einer ‚realen Welt‘ Fall), wenn Sie suchen nur GPU / CPU-Leistung zu tun.

Noch einfacher: fragen NVIDIA Foren über Ihre Grafikkarte - sie lieben, jeder sagen ihre GPU vs CPU-Leistung (nur sagen: „Ich habe x GPU und ich bekomme y GFLOPS-was macht alle anderen GPU vs CPU bekommen?“).

Answer 1

Hey so das Problem ist, dass Sie Portland Group Compiler benötigen, um Ihren Code auf x86 auszuführen: hxxp: //www.prnewswire.com/news-releases/pgi-to-develop-compiler-based-on-nvidia-cuda-c-architecture-for-x86-platforms-103457159.html

Darüber hinaus dieser Artikel sagt, dass der Compiler 13-15 November gezeigt wird, 2010, so dass ich nicht sicher bin, wenn es öffentlich zugänglich ist (wahrscheinlich eine Beta-Version im Umlauf). (Das heißt Nein, Sie nicht CUDA YET nativ auf x86 laufen kann).

Im Moment ist die einfachste Sache zu tun ist, eine C / C ++ Funktion schreiben, die genau das tut, was die Benchmark tut (es soll sehr einfach zu portieren sein). Es gibt einige CUDA Beispiele in ihrem SDK, die CPU zu GPU (Blick auf die Matrixmultiplikation glaube ich) vergleichen zu können, so versuchen, dass erste (es sollte genau die gleiche Sache wie die Benchmark-Code im Grunde tun, mit Ausnahme einer ‚realen Welt‘ Fall), wenn Sie suchen nur GPU / CPU-Leistung zu tun.

Noch einfacher: fragen NVIDIA Foren über Ihre Grafikkarte - sie lieben, jeder sagen ihre GPU vs CPU-Leistung (nur sagen: „Ich habe x GPU und ich bekomme y GFLOPS-was macht alle anderen GPU vs CPU bekommen?“).