CUDA編譯器產生unoptimal彙編

我編流動簡單的測試內核（CUDA5，SM2.0）：CUDA編譯器產生unoptimal彙編

__device__ void TestKernel(int *pdata) 
    { 
     int a0,b0,c0; 

     a0 = pdata[0]; 
     b0 = pdata[1]; 

     c0 = a0 + b0; 
     pdata[2] = c0; 
    }

，並希望像流淌彙編：

LD R3,[R0] 
LD R4,[R0+4] 
IADD R4,R4,R3 
ST [R0+8],R4

但cuobjdump --dump - 我看到流動更長的結果：

/*0000*/  /*0x10001de428000000*/  MOV R0, R4; 
/*0008*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
/*0010*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
/*0018*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
/*0020*/  /*0x0000dc8580000000*/  LD R3, [R0]; 
/*0028*/  /*0x0c00dde428000000*/  MOV R3, R3; 
/*0030*/  /*0x10011c034800c000*/  IADD R4, R0, 0x4; 
/*0038*/  /*0x10011de428000000*/  MOV R4, R4; 
/*0040*/  /*0x00411c8580000000*/  LD R4, [R4]; 
/*0048*/  /*0x10011de428000000*/  MOV R4, R4; 
/*0050*/  /*0x1030dc0348000000*/  IADD R3, R3, R4; 
/*0058*/  /*0x20001c034800c000*/  IADD R0, R0, 0x8; 
/*0060*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
/*0068*/  /*0x0000dc8590000000*/  ST [R0], R3; 
/*0070*/  /*0x00001de790000000*/  RET; 
/*0078*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
/*0080*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT;

對我很陌生MOVs指令在地址8,10,18,28 ，38,60 也不使用加載/存儲指令中的直接偏移量。所以反而期望4（實際上6包括RET，EXIT）指令我得到15 什麼是可能的原因？

來源

2013-11-21 BaraBashkaD

您顯示的代碼是設備函數，而不是內核，或者是一個錯誤？此外，你確定這不是一個帶有調試設置的版本（當然看起來像）。請添加您使用的確切編譯命令。 – talonmies

你用'-G'編譯？我只會得到類似你用'-G'編譯時發佈的代碼。如果沒有，我會得到一個包含RET的5個指令的函數。 –

-G應該是調試信息，而不是禁用優化，並且它對分析有用。我將重新檢查此問題，但 – BaraBashkaD

你所看到的幾乎肯定是因爲你正在編譯調試打開。如果我編譯內核我得到這個：

$ nvcc -arch=sm_30 -c asmprob.cu 
$ cuobjdump -sass asmprob.o 

Fatbin elf code: 
================ 
arch = sm_30 
code version = [1,6] 
producer = cuda 
host = mac 
compile_size = 32bit 
identifier = asmprob.cu 

    code for sm_30 
     Function : _Z10TestKernelPi 
    /*0008*/  /*0x10005de428004001*/  MOV R1, c [0x0] [0x44]; 
    /*0010*/  /*0x00009de428004005*/  MOV R2, c [0x0] [0x140]; 
    /*0018*/  /*0x10211c034800c000*/  IADD R4, R2, 0x4; 
    /*0020*/  /*0x20209c034800c000*/  IADD R2, R2, 0x8; 
    /*0028*/  /*0x0040dc8580000000*/  LD R3, [R4]; 
    /*0030*/  /*0xf0401c8583ffffff*/  LD R0, [R4+-0x4]; 
    /*0038*/  /*0x00301c0348000000*/  IADD R0, R3, R0; 
    /*0048*/  /*0x00201c8590000000*/  ST [R2], R0; 
    /*0050*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
    /*0058*/  /*0xe0001de74003ffff*/  BRA 0x58; 
    /*0060*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*0068*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*0070*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*0078*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
     .................................

，另一方面，如果我調試設置建立它，我得到的代碼就像你展示：

$ nvcc -arch=sm_30 -G -c asmprob.cu 
$ cuobjdump -sass asmprob.o 

Fatbin elf code: 
================ 
arch = sm_30 
code version = [1,6] 
producer = cuda 
host = mac 
compile_size = 32bit 
has debug info 
compressed 
identifier = asmprob.cu 

    code for sm_30 
     Function : _Z10TestKernelPi 
    /*0000*/  /*0x10005de428004001*/  MOV R1, c [0x0] [0x44]; 
    /*0008*/  /*0x00001de218000005*/  MOV32I R0, 0x140; 
    /*0010*/  /*0x00001c8614000000*/  LDC R0, c [0x0] [R0]; 
    /*0018*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
    /*0020*/  /*0x00009c8580000000*/  LD R2, [R0]; 
    /*0028*/  /*0x08009de428000000*/  MOV R2, R2; 
    /*0030*/  /*0x1000dc034800c000*/  IADD R3, R0, 0x4; 
    /*0038*/  /*0x0c00dde428000000*/  MOV R3, R3; 
    /*0040*/  /*0x0030dc8580000000*/  LD R3, [R3]; 
    /*0048*/  /*0x0c00dde428000000*/  MOV R3, R3; 
    /*0050*/  /*0x0c209c0348000000*/  IADD R2, R2, R3; 
    /*0058*/  /*0x20001c034800c000*/  IADD R0, R0, 0x8; 
    /*0060*/  /*0x00001de428000000*/  MOV R0, R0; 
    /*0068*/  /*0x00009c8590000000*/  ST [R0], R2; 
    /*0070*/  /*0x40001de740000000*/  BRA 0x88; 
    /*0078*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
    /*0080*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
    /*0088*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
    /*0090*/  /*0x00001de780000000*/  EXIT; 
    /*0098*/  /*0xe0001de74003ffff*/  BRA 0x98; 
    /*00a0*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*00a8*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*00b0*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
    /*00b8*/  /*0x00001de440000000*/  NOP CC.T; 
     .................................

這讓我覺得，你的問題是「爲什麼不編譯器產生最佳的代碼時，我禁用的優化和編譯調試器？」，這是一個反問，記錯的東西....

編輯：

又恐怕有任何疑問，使GPU調試關閉編譯器優化，考慮'nvcc'以下的輸出：

$ nvcc -arch=sm_30 -G -c --dryrun asmprob.cu 
#$ _SPACE_= 
#$ _CUDART_=cudart 
#$ _HERE_=/usr/local/cuda/bin 
#$ _THERE_=/usr/local/cuda/bin 
#$ _TARGET_SIZE_= 
#$ TOP=/usr/local/cuda/bin/.. 
#$ PATH=/usr/local/cuda/bin/../open64/bin:/usr/local/cuda/bin/../nvvm:/usr/local/cuda/bin:/opt/local/bin:/opt/local/sbin:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/Current/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/git/bin:/usr/texbin:/usr/X11/bin:/usr/NX/bin:/usr/local/bin:/Users/talonmies/bin:/usr/local/cuda/bin 
#$ INCLUDES="-I/usr/local/cuda/bin/../include" 
#$ LIBRARIES= "-L/usr/local/cuda/bin/../lib" -lcudart 
#$ CUDAFE_FLAGS= 
#$ OPENCC_FLAGS= 
#$ PTXAS_FLAGS= 
#$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -include "cuda_runtime.h" -m32 -malign-double -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-6_asmprob.cpp1.ii" "asmprob.cu" 
#$ cudafe --m32 --gnu_version=40201 -tused --no_remove_unneeded_entities --debug_mode --gen_c_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.c" --stub_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.gpu" --nv_arch "compute_30" --gen_module_id_file --module_id_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-2_asmprob.module_id" --include_file_name "tmpxft_00005ceb_00000000-1_asmprob.fatbin.c" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-6_asmprob.cpp1.ii" 
#$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDANVVM__ -D__CUDA_PREC_DIV -D__CUDA_PREC_SQRT "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -m32 -malign-double -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-7_asmprob.cpp2.i" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.gpu" 
#$ cudafe -w --m32 --gnu_version=40201 --c --debug_mode --gen_c_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-8_asmprob.cudafe2.c" --stub_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-8_asmprob.cudafe2.stub.c" --gen_device_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-8_asmprob.cudafe2.gpu" --nv_arch "compute_30" --module_id_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-2_asmprob.module_id" --include_file_name "tmpxft_00005ceb_00000000-1_asmprob.fatbin.c" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-7_asmprob.cpp2.i" 
#$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDABE__ -D__CUDANVVM__ -D__CUDA_PREC_DIV -D__CUDA_PREC_SQRT "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -m32 -malign-double -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-9_asmprob.cpp3.i" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-8_asmprob.cudafe2.gpu" 
#$ filehash -s " -g --dont-merge-basicblocks --return-at-end " "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-9_asmprob.cpp3.i" > "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-10_asmprob.hash" 
#$ gcc -E -x c++ -D__CUDACC__ -D__NVCC__ "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -include "cuda_runtime.h" -m32 -malign-double -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-4_asmprob.cpp4.ii" "asmprob.cu" 
#$ cudafe++ --m32 --gnu_version=40201 --parse_templates --debug_mode --gen_c_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.cpp" --stub_file_name "tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.stub.c" --module_id_file_name "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-2_asmprob.module_id" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-4_asmprob.cpp4.ii" 
#$ cicc -arch compute_30 -m32 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 -g -O0 "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-11_asmprob" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-9_asmprob.cpp3.i" -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-5_asmprob.ptx" 
#$ ptxas -arch=sm_30 -m32 -g --dont-merge-basicblocks --return-at-end "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-5_asmprob.ptx" -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-12_asmprob.sm_30.cubin" 
#$ fatbinary --create="/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-1_asmprob.fatbin" -32 --key="xxxxxxxxxx" --ident="asmprob.cu" --cmdline=" -g --dont-merge-basicblocks --return-at-end " -g "--image=profile=sm_30,file=/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-12_asmprob.sm_30.cubin" "--image=profile=compute_30,file=/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-5_asmprob.ptx" --embedded-fatbin="/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-1_asmprob.fatbin.c" --cuda 
#$ rm /tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-1_asmprob.fatbin 
#$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDA_PREC_DIV -D__CUDA_PREC_SQRT "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -m32 -malign-double -o "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-13_asmprob.ii" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-3_asmprob.cudafe1.cpp" 
#$ gcc -c -x c++ "-I/usr/local/cuda/bin/../include" -fpreprocessed -m32 -malign-double -o "asmprob.o" "/tmp/tmpxft_00005ceb_00000000-13_asmprob.ii"

注意設備代碼編譯階段的命令：

cicc -arch compute_30 -m32 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 -g -O0 <----

即。調試將編譯優化設置爲0.

來源

2013-11-21 17:06:17 talonmies

CUDA編譯器產生unoptimal彙編

回答

相關問題