]> AND Private Git Repository - snake_gpu.git/blobdiff - src/lib_gpu.cu
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
added rectangle generation for initialization
[snake_gpu.git] / src / lib_gpu.cu
index d6df5ec11acac0a9142c5057996e1bf170bf4b27..73571f2cadfa8d663581093747d0edbc75c96fff 100644 (file)
@@ -233,8 +233,28 @@ void cuda_init_img_cumul(unsigned short ** img_in, int H, int L, int nb_nodes,
   int dist = 140 ;
   
   tic(&chrono, NULL);
   int dist = 140 ;
   
   tic(&chrono, NULL);
-  if (nb_nodes == 4)  genere_snake_rectangle_4nodes_gpu<<< 1, 1>>>(*d_snake, 140, H, L) ;
-  else if (nb_nodes == 40) genere_snake_rectangle_Nnodes_gpu<<< 1, 1>>>(*d_snake, (H+L)/20, H, L) ;
+
+  int MAX_DIAGOS = 1024*65536 ;
+  int ret, Q = 100 ;
+  uint4 * d_diagos_snake ;
+  uint4 * h_diagos_snake = new uint4[MAX_DIAGOS];
+  
+  ret = cudaMalloc( (void**) &d_diagos_snake, MAX_DIAGOS*sizeof(uint4)) ;
+
+  genere_diagos_rectangle<<<1,1>>>(d_diagos_snake, H,L,Q);
+  
+  ret = cudaMemcpy( h_diagos_snake, d_diagos_snake, MAX_DIAGOS*sizeof(uint4), cudaMemcpyDeviceToHost) ;
+  //cudaSuccess, cudaErrorInvalidValue, cudaErrorInvalidDevicePointer, cudaErrorInvalidMemcpyDirection
+  
+  printf("COPY : %d, MAX_DIAGOS = %d\n", ret, MAX_DIAGOS);
+  for (int d=0; d<200;d++){
+       printf("| (%d,%d)-(%d,%d) ", h_diagos_snake[d].x, h_diagos_snake[d].y, h_diagos_snake[d].z, h_diagos_snake[d].w );
+  }
+
+  exit(0);
+  genere_snake_rectangle_4nodes_gpu<<< 1, 1>>>(*d_snake, 140, H, L) ;
 
   int nnodes = nb_nodes ;
   snake_node_gpu * h_snake = new snake_node_gpu[nnodes];
 
   int nnodes = nb_nodes ;
   snake_node_gpu * h_snake = new snake_node_gpu[nnodes];
@@ -261,15 +281,19 @@ void cuda_init_img_cumul(unsigned short ** img_in, int H, int L, int nb_nodes,
   cudaMalloc((void**) &d_stats_ref, 3*nnodes*sizeof(int64));
 
   //DEBUG : pour forcer la mise à zero du tableau intermediaire d_stats_ref
   cudaMalloc((void**) &d_stats_ref, 3*nnodes*sizeof(int64));
 
   //DEBUG : pour forcer la mise à zero du tableau intermediaire d_stats_ref
+  /*
   int64 h_stats_ref[3*nnodes] ;
   for (int a=0; a<3*nnodes ; a++) h_stats_ref[a] = 0 ;
   cudaMemcpy( h_stats_ref, d_stats_ref, sizeof(int64), cudaMemcpyHostToDevice) ;
   int64 h_stats_ref[3*nnodes] ;
   for (int a=0; a<3*nnodes ; a++) h_stats_ref[a] = 0 ;
   cudaMemcpy( h_stats_ref, d_stats_ref, sizeof(int64), cudaMemcpyHostToDevice) ;
+  */
   //fin forçage a 0
   
   //DEBUG : pour forcer la mise à zero du tableau intermediaire d_sompart
   //fin forçage a 0
   
   //DEBUG : pour forcer la mise à zero du tableau intermediaire d_sompart
+  /*
      t_sum_x2 h_sompart[ 3*nnodes*bps ] ;
      for (int a=0; a<3*nnodes*bps ; a++) h_sompart[a] = 0 ;
      cudaMemcpy( h_sompart, d_sompart, sizeof(t_sum_x2), cudaMemcpyHostToDevice) ;
      t_sum_x2 h_sompart[ 3*nnodes*bps ] ;
      for (int a=0; a<3*nnodes*bps ; a++) h_sompart[a] = 0 ;
      cudaMemcpy( h_sompart, d_sompart, sizeof(t_sum_x2), cudaMemcpyHostToDevice) ;
+  */
   //fin forçage a 0
   
   calcul_contribs_segments_snake<<< nnodes*bps, tpb, (CFI(tpb))*(3*sizeof(t_sum_x2))>>>
   //fin forçage a 0
   
   calcul_contribs_segments_snake<<< nnodes*bps, tpb, (CFI(tpb))*(3*sizeof(t_sum_x2))>>>