00001 int gpu_index = 0;
00002
00003 #ifdef GPU
00004
00005 #include "cuda.h"
00006 #include "utils.h"
00007 #include "blas.h"
00008 #include "assert.h"
00009 #include <stdlib.h>
00010 #include <time.h>
00011
00012 void cuda_set_device(int n)
00013 {
00014 gpu_index = n;
00015 cudaError_t status = cudaSetDevice(n);
00016 check_error(status);
00017 }
00018
00019 int cuda_get_device()
00020 {
00021 int n = 0;
00022 cudaError_t status = cudaGetDevice(&n);
00023 check_error(status);
00024 return n;
00025 }
00026
00027 void check_error(cudaError_t status)
00028 {
00029
00030 cudaError_t status2 = cudaGetLastError();
00031 if (status != cudaSuccess)
00032 {
00033 const char *s = cudaGetErrorString(status);
00034 char buffer[256];
00035 printf("CUDA Error: %s\n", s);
00036 assert(0);
00037 snprintf(buffer, 256, "CUDA Error: %s", s);
00038 error(buffer);
00039 }
00040 if (status2 != cudaSuccess)
00041 {
00042 const char *s = cudaGetErrorString(status);
00043 char buffer[256];
00044 printf("CUDA Error Prev: %s\n", s);
00045 assert(0);
00046 snprintf(buffer, 256, "CUDA Error Prev: %s", s);
00047 error(buffer);
00048 }
00049 }
00050
00051 dim3 cuda_gridsize(size_t n){
00052 size_t k = (n-1) / BLOCK + 1;
00053 size_t x = k;
00054 size_t y = 1;
00055 if(x > 65535){
00056 x = ceil(sqrt(k));
00057 y = (n-1)/(x*BLOCK) + 1;
00058 }
00059 dim3 d = {x, y, 1};
00060
00061 return d;
00062 }
00063
00064 #ifdef CUDNN
00065 cudnnHandle_t cudnn_handle()
00066 {
00067 static int init[16] = {0};
00068 static cudnnHandle_t handle[16];
00069 int i = cuda_get_device();
00070 if(!init[i]) {
00071 cudnnCreate(&handle[i]);
00072 init[i] = 1;
00073 }
00074 return handle[i];
00075 }
00076 #endif
00077
00078 cublasHandle_t blas_handle()
00079 {
00080 static int init[16] = {0};
00081 static cublasHandle_t handle[16];
00082 int i = cuda_get_device();
00083 if(!init[i]) {
00084 cublasCreate(&handle[i]);
00085 init[i] = 1;
00086 }
00087 return handle[i];
00088 }
00089
00090 float *cuda_make_array(float *x, size_t n)
00091 {
00092 float *x_gpu;
00093 size_t size = sizeof(float)*n;
00094 cudaError_t status = cudaMalloc((void **)&x_gpu, size);
00095 check_error(status);
00096 if(x){
00097 status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
00098 check_error(status);
00099 }
00100 if(!x_gpu) error("Cuda malloc failed\n");
00101 return x_gpu;
00102 }
00103
00104 void cuda_random(float *x_gpu, size_t n)
00105 {
00106 static curandGenerator_t gen[16];
00107 static int init[16] = {0};
00108 int i = cuda_get_device();
00109 if(!init[i]){
00110 curandCreateGenerator(&gen[i], CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT);
00111 curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen[i], time(0));
00112 init[i] = 1;
00113 }
00114 curandGenerateUniform(gen[i], x_gpu, n);
00115 check_error(cudaPeekAtLastError());
00116 }
00117
00118 float cuda_compare(float *x_gpu, float *x, size_t n, char *s)
00119 {
00120 float *tmp = calloc(n, sizeof(float));
00121 cuda_pull_array(x_gpu, tmp, n);
00122
00123
00124 axpy_cpu(n, -1, x, 1, tmp, 1);
00125 float err = dot_cpu(n, tmp, 1, tmp, 1);
00126 printf("Error %s: %f\n", s, sqrt(err/n));
00127 free(tmp);
00128 return err;
00129 }
00130
00131 int *cuda_make_int_array(size_t n)
00132 {
00133 int *x_gpu;
00134 size_t size = sizeof(int)*n;
00135 cudaError_t status = cudaMalloc((void **)&x_gpu, size);
00136 check_error(status);
00137 return x_gpu;
00138 }
00139
00140 void cuda_free(float *x_gpu)
00141 {
00142 cudaError_t status = cudaFree(x_gpu);
00143 check_error(status);
00144 }
00145
00146 void cuda_push_array(float *x_gpu, float *x, size_t n)
00147 {
00148 size_t size = sizeof(float)*n;
00149 cudaError_t status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
00150 check_error(status);
00151 }
00152
00153 void cuda_pull_array(float *x_gpu, float *x, size_t n)
00154 {
00155 size_t size = sizeof(float)*n;
00156 cudaError_t status = cudaMemcpy(x, x_gpu, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
00157 check_error(status);
00158 }
00159
00160 #endif