JuliaGPU/CUDA.jl

Summing a vector is faster than summing a multidimensional array

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#2,764 opened on 2025年4月28日

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cuda arraygood first issueperformance

説明

I am not sure if this is an expected behavior, but it seems that sum(vec(A)) could be much faster than sum(A) when A is a multi-dimensional array. Please see https://discourse.julialang.org/t/summing-a-vector-is-faster-than-summing-a-multi-dimensional-array-of-the-same-length-using-cuda/116711 for an MWE. Although this post is from about a year ago, I can reproduce matching results with CUDA v5.7.3.

コントリビューターガイド

技術スタック
なし
領域
performance
Issue 種別
bug
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
half day
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
fresh
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
Julia programmingCUDA basicsArray operations
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
35
調査方針
Investigate the `sum` function implementations in CUDA.jl, particularly for multidimensional arrays versus flattened vectors. Check the linked Discourse post for the MWE. The performance difference may be due to kernel launch overhead or memory access patterns. Look at `src/kernels/reductions.jl` or similar files. Compare with `sum` on the CPU to isolate the GPU specific issue.