GT 240 の CUDA-Z 結果

GeForce GT 240 1GB ZONE Edition(型番:ZT-20404-20L)
のCUDA-Z実行結果

1.core

2. memory

3. performance

GT240の理論ピーク性能は
( 8CUDAコア×2演算※1＋2SFU×4演算※2 )×12CUDAプロセッサ　×1.34GHz = 385 GFLOPS
※1　積和
※2　4乗算
255GFLOPSというのは(SFUを使わずに)CUDAコア全部が稼働している状態と思われる。
NVIDIA GeForce GT 240 (NVIDIA)
GeForce 200 series (wikipedia)
Fermi概要 (fixstars)

Geforce GT 240 の性能 in CUDA

NVIDIAのドライバ(ver 190.42)ではGT 240の性能が出ない場合があるらしいので性能を測定してみる。私のPCではGT 240のファンレスモデルを使っている。

OS ：Fedora 12 (x86_64)
ドライババージョン：195.30
ビデオカード：GeForce GT 240 1GB ZONE Edition　(ZT-20404-20L)

でCUDA SDKのbandwidthを実行すると、

Running on......
      device 0:GeForce GT 240
Quick Mode
Host to Device Bandwidth for Pageable memory
.
Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
 33554432        803.7

Quick Mode
Device to Host Bandwidth for Pageable memory
.
Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
 33554432        647.4

Quick Mode
Device to Device Bandwidth
.
Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
 33554432        21741.0

となった。

• host→device 0.8 GB/s  (2.7 GB/s)
  
• device→host 0.65 GB/s (2.4 GB/s)
  
• device→device 22 GB/s

括弧内は --memory=pinned の場合。
PCI Express x16 の帯域が4 GB/sなのでhost<->deviceは実効15～67%程度
GT 240 の帯域は 32 GB/s なので device<->deviceは実効69%程度
とまずまずの結果。

eclipseでCUDA

eclipseでCUDA開発する時の設定

Linux
Makefileの設定以外基本的には通常のC/C++と同じ。NVIDIA SDKのmakefile,common.mk等を流用する場合は必要ファイルまるごとコピーして、その後Makefileのtarget等を変更する。Fedora12の場合、nvccに--compiler-bindirオプション等でgcc34、g++34が呼ばれるようにしないといけない。

便利な設定

• ファイルタイプの追加

ウインドウ→設定→C/C++→ファイルタイプ　に.cuをC++ソースファイルとして追加

• CUDA独自の修飾子で"syntax error"を出さないようにする

cuda_runtime.hをインクルードするか、

あるいは

#ifdef __CDT_PARSER__
#define __global__
#define __device__
#endif

などと書いておく

• カーネル呼び出しの三重ブラケット

現時点では対処法無し。



Eclipse + CUDA on Windows
windows版eclipseでもmakeコマンドが使えればMakefileにコンパイラやフラグの設定を書くだけで、Linuxの場合とほぼ同様にコンパイルできる(素直にVS使った方が良いという話もあるが)。なのでまずMingWをインストールしておく。幸いnvccはwindows版でもLinux版と同じようなオプションが利用できるのでifdef等で簡単に切り替えることもできる。

• 実行ファイルへパスを通す

Windowsのコントロールパネル→システム→詳細設定→環境変数　で、

1. makeコマンドへのパス(d:¥msys¥1.0¥bin)
2. nvccコマンドへのパス(D:¥CUDA¥bin)
3. cl.exeコマンドへのパス(D:¥Program Files¥Microsoft Visual Studio 9.0¥VC¥bin)

へのパスを追加する。区切りはセミコロン；なので

PATH=D:¥msys¥1.0¥bin;D:¥CUDA¥bin;D:¥Program Files¥Microsoft Visual Studio 9.0¥VC¥bin

となる。

• インクルードパスの追加

インクルードパスを通す。ここで必要なインクルードパスはCUDAとVC++のヘッダファイルへのパスである。(mingwではない)

プロジェクトで右クリックし、 C/C++一般→パスおよびシンボル のインクルードタブに

1. VC++のインクルードディレクトリ(D:¥Program Files¥Microsoft Visual Studio 9.0¥VC¥include)
2. CUDAインクルードディレクトリ
3. CUDA SDK インクルードディレクトリ

を追加する。　
あるいはnvcc実行時に-Iオプションでインクルードパスを通しても良い。

• ライブラリへのパスを通す

Windowsの場合kernel32.libをリンクする必要が出るので、nvcc実行時に
-L"C:¥Program Files¥Microsoft SDKs¥Windows¥v6.0A¥Lib" -lkernel32
をつける。(ようにmakefileを書くか、eclipseの方で設定する)

Linux Fedora 12 + Geforce GT 240 でCUDA

1. NVIDIA ドライバのインストール

• ドライバの入手

NVIDIAのwebページでGT 240 用 Linux ドライバを検索しても該当無し、という結果が返される。オフィシャルに対応している分けではなさそうだが、195.30あたり以降なら動作可能らしいので適当なビデオカードで検索してドライバのファイルをダウンロードする。

• ドライバインストール準備

Fedora12ではnVIDIA用ドライバとしてnouveauがインストールされており、これはプロプライエタリドライバと競合する。そこでgrubでkernel指定する時 nouveau.modeset=0をつけてnovuveauドライバが起動しないようにする

kernel /vmlinuz-2.6.31.9-174.fc12.x86_64 ro root=/dev/md1 rhgb quiet LANG=ja_JP.UTF-8 KEYTABLE=jp106 nouveau.modeset=0

• ドライバインストール

ランレベル3で起動してXの動いていない状態で

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-195.30-pkg2.run

を実行。インストール完了。後は適当にxorg.confを編集して nvidia ドライバを有効にする。/usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/ あたりを参照。インストーラで実行するか聞いてくる、自動設定スクリプトを走らせても大体動く。


2.CUDAインストール

• ファイルのダウンロード

CUDAダウンロードページで「オペレーションシステム→Linux64ビット」、「Linux版→Fedora10」を選択し、出てくる

1. CUDAツールキット　cudatoolkit_2.3_linux_64_fedora10.run
2. CUDA SDK　　　　　cudasdk_2.3_linux.run
   

をダウンロードする。CUDAダウンロードページのCUDAドライバは既にビデオカードのドライバが入っていれば不要。というか、大体CUDAダウンロードページのドライバの方が古い。

• インストール

CUDAツールキットをrootユーザーで実行・インストールする。

sudo sh cudatoolkit_2.3_linux_64_fedora10.run

CUDA SDKを一般ユーザーで実行・インストールする。

sh cudasdk_2.3_linux.run

• 共通設定

パス、ライブラリパスを通す。

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH;/usr/local/cuda/lib64

を.bash_profileに追加


3.CUDA設定 for Fedora12

• gcc34のインストール

Fedora12(や11)のgcc4.4にCUDAは対応していない。このためgcc3.4をインストールする。

yum install compat-gcc-34 compat-gcc-34-c++

でインストール

• コンパイル時の変数設定

ソースをコンパイルするときに、Cならgcc34、C++ならg++34を用いるようにmakefileを書き換える。例えばSDKのサンプルNVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/common.mkの場合

CXX := g++34
CC := gcc34
LINK := g++34 -fPIC

など。また、nvccはC/C++の部分をコンパイルする時にgcc/g++を呼ぶので、gcc34を「gcc」g++34を「g++」で呼ぶようにする必要がある。gcc/g++がどこにあるかは --compiler-bindir オプションで指定できるので /tmpに

ln -s /usr/bin/gcc34 gcc
ln -s /usr/bin/g++34 g++

とリンクを張っておき、前述common.mkで

NVCCFLAGS := --compiler-bindir=/tmp

と修正する。これでNVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/でmakeすればSDKのサンプルはコンパイル可能。

STLの accumulate と find_if

vector vecの和は

double sum = accumulate( vec.begin(), vec.end(), 0.0, plus< double >() );

こんな感じ。結構面倒くさい。 plus<> 等は functional にある。

vecが昇順に整列済みなら、

*find_if( vec.begin(), vec.end(), bind2nd( greater< double >(), x) );

でxより大きい最初の値を得ることが出来る。

plus
minus
multiplies
divides
modulus
negate
equal_to
not_equal_to
less
less_equal
greater
greater_equal
logical_and
logical_or
logical_not
等など。

templateクラスのfriend宣言

templateクラスのfriend宣言は

1.最初にtemplateクラスの前に宣言する。
2.templateクラスでfriend宣言する。
3.クラスの外で内容を書く。

friend関数がtemplate関数の場合

friend int& operator += <> (int& x, int&y);

のように名前の後にブラケットをつけてtemplate関数であることを示す必要が有る。

stringstreamについて

C++では stringstream は非推奨。
sstreamをインクルード。

出力にはostringstream を使用。