问题描述
我正在尝试运行一个oneAPI的HPC世界示例,该示例在cpu和GPU上都添加了两个一维数组,并验证了结果。代码如下所示:
/*
DataParallel Addition of two Vectors
*/
#include <CL/sycl.hpp>
#include <array>
#include <iostream>
using namespace sycl;
constexpr size_t array_size = 100000;
typedef std::array<int,array_size> IntArray;
// Initialize array with the same value as its index
void InitializeArray(IntArray& a) { for (size_t i = 0; i < a.size(); i++) a[i] = i; }
/*
Create an asynchronous Exception Handler for sycl
*/
static auto exception_handler = [](cl::sycl::exception_list eList) {
for (std::exception_ptr const& e : eList) {
try {
std::rethrow_exception(e);
}
catch (std::exception const& e) {
std::cout << "Failure" << std::endl;
std::terminate();
}
}
};
void VectorAddParallel(queue &q,const IntArray& x,const IntArray& y,IntArray& parallel_sum) {
range<1> num_items{ x.size() };
buffer x_buf(x);
buffer y_buf(y);
buffer sum_buf(parallel_sum.data(),num_items);
/*
Submit a command group to the queue by a lambda
which contains data access permissions and device computation
*/
q.submit([&](handler& h) {
auto xa = x_buf.get_access<access::mode::read>(h);
auto ya = y_buf.get_access<access::mode::read>(h);
auto sa = sum_buf.get_access<access::mode::write>(h);
std::cout << "Adding on GPU (Parallel)\n";
h.parallel_for(num_items,[=](id<1> i) { sa[i] = xa[i] + ya[i]; });
std::cout << "Done on GPU (Parallel)\n";
});
/*
queue runs the kernel asynchronously. Once beyond the scope,buffers' data is copied back to the host.
*/
}
int main() {
default_selector d_selector;
IntArray a,b,sequential,parallel;
InitializeArray(a);
InitializeArray(b);
try {
// Queue needs: Device and Exception handler
queue q(d_selector,exception_handler);
std::cout << "Accelerator: "
<< q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";
std::cout << "Vector size: " << a.size() << "\n";
VectorAddParallel(q,a,parallel);
}
catch (std::exception const& e) {
std::cout << "Exception while creating Queue. Terminating...\n";
std::terminate();
}
/*
Do the sequential,which is supposed to be slow
*/
std::cout << "Adding on cpu (Scalar)\n";
for (size_t i = 0; i < sequential.size(); i++) {
sequential[i] = a[i] + b[i];
}
std::cout << "Done on cpu (Scalar)\n";
/*
Verify results,the old-school way
*/
for (size_t i = 0; i < parallel.size(); i++) {
if (parallel[i] != sequential[i]) {
std::cout << "Fail: " << parallel[i] << " != " << sequential[i] << std::endl;
std::cout << "Failed. Results do not match.\n";
return -1;
}
}
std::cout << "Success!\n";
return 0;
}
在array_size
相对较小的情况下(我测试了100-50k个元素),计算结果很好。
样本输出:
Accelerator: Intel(R) Gen9
Vector size: 50000
Adding on GPU (Parallel)
Done on GPU (Parallel)
Adding on cpu (Scalar)
Done on cpu (Scalar)
Success!
可以注意到,在cpu和GPU上完成计算仅需一秒钟。
但是当我增加array_size
时,例如100000
时,我得到了这个看似毫无头绪的错误:
C:\Users\myuser\source\repos\dpcpp-iotas\x64\Debug\dpcpp-iotas.exe (process 24472) exited with code -1073741571.
虽然我不确定错误会以什么精确值开始出现,但我似乎可以确定错误发生在70000
之后。我似乎不知道为什么会这样,对什么可能是错误的任何见解?
解决方法
结果证明,这是由于VS增强了堆栈大小。元素过多的连续数组导致堆栈溢出。
如@ user4581301所述,十六进制的错误代码-107374171
给出C00000FD
,这是Visual Studio中“堆栈耗尽/溢出”的签名表示形式。
要解决的方法:
- 在“项目属性”>“链接器”>“系统”>“堆栈保留/提交”值中,将
/STACK
保留增加到大于1MB(这是默认值)。 - 使用二进制编辑器(editbin.exe和dumpbin.exe)编辑
/STACK:reserve
。 - 改为使用
std::vector
,它可以动态分配(由@Retired Ninja建议)。
我找不到在一个API中更改/STACK
的选项,链接器属性中的正常方式显示为here。
我决定采用动态分配。
相关:https://stackoverflow.com/a/26311584/9230398
,当我编写大型应用程序时,我总是做一个
ulimit -s unlimited
向外壳解释我已经长大了,我真的希望堆栈上有一些空间。
这是bash
语法,但是您显然可以适应其他一些shell。
我猜非UNIX操作系统可能会等效吗?