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AlexeyAB

2018-01-04 e205c1e7aeb47e3dffd35d1b5ce7841d24b9aff4

 src/blas_kernels.cu

@@ -23,7 +23,7 @@
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);

    scale_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    scale_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock, 0, get_cuda_stream()>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -67,7 +67,7 @@
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);

    add_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    add_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock, 0, get_cuda_stream()>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -223,6 +223,7 @@
            local[id] += (i+id < spatial) ? delta[index] : 0;
        }
    }
   __syncthreads();

    if(id == 0){
        mean_delta[filter] = 0;
@@ -251,6 +252,7 @@
            local[id] += (i+id < spatial) ? delta[index]*(x[index] - mean[filter]) : 0;
        }
    }
   __syncthreads();

    if(id == 0){
        variance_delta[filter] = 0;
@@ -425,7 +427,7 @@
extern "C" void normalize_gpu(float *x, float *mean, float *variance, int batch, int filters, int spatial)
{
    size_t N = batch*filters*spatial;
    normalize_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, x, mean, variance, batch, filters, spatial);
    normalize_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(N, x, mean, variance, batch, filters, spatial);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -446,6 +448,7 @@
            local[id] += (i+id < spatial) ? x[index] : 0;
        }
    }
   __syncthreads();

    if(id == 0){
        mean[filter] = 0;
@@ -474,6 +477,7 @@
            local[id] += (i+id < spatial) ? pow((x[index] - mean[filter]), 2) : 0;
        }
    }
   __syncthreads();

    if(id == 0){
        variance[filter] = 0;
@@ -486,13 +490,13 @@

extern "C" void fast_mean_gpu(float *x, int batch, int filters, int spatial, float *mean)
{
    fast_mean_kernel<<<filters, BLOCK>>>(x, batch, filters, spatial, mean);
    fast_mean_kernel<<<filters, BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(x, batch, filters, spatial, mean);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void fast_variance_gpu(float *x, float *mean, int batch, int filters, int spatial, float *variance)
{
    fast_variance_kernel<<<filters, BLOCK>>>(x, mean, batch, filters, spatial, variance);
    fast_variance_kernel<<<filters, BLOCK, 0, get_cuda_stream() >>>(x, mean, batch, filters, spatial, variance);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -516,13 +520,13 @@

extern "C" void pow_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX, float * Y, int INCY)
{
    pow_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX, Y, INCY);
    pow_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream() >>>(N, ALPHA, X, INCX, Y, INCY);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void axpy_ongpu_offset(int N, float ALPHA, float * X, int OFFX, int INCX, float * Y, int OFFY, int INCY)
{
    axpy_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, OFFX, INCX, Y, OFFY, INCY);
    axpy_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(N, ALPHA, X, OFFX, INCX, Y, OFFY, INCY);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -539,7 +543,7 @@

extern "C" void copy_ongpu_offset(int N, float * X, int OFFX, int INCX, float * Y, int OFFY, int INCY)
{
    copy_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, X, OFFX, INCX, Y, OFFY, INCY);
    copy_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(N, X, OFFX, INCX, Y, OFFY, INCY);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -563,20 +567,20 @@
extern "C" void flatten_ongpu(float *x, int spatial, int layers, int batch, int forward, float *out)
{
    int size = spatial*batch*layers;
    flatten_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, x, spatial, layers, batch, forward, out);
    flatten_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(size, x, spatial, layers, batch, forward, out);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void reorg_ongpu(float *x, int w, int h, int c, int batch, int stride, int forward, float *out)
{
    int size = w*h*c*batch;
    reorg_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, x, w, h, c, batch, stride, forward, out);
    reorg_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(size, x, w, h, c, batch, stride, forward, out);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void mask_ongpu(int N, float * X, float mask_num, float * mask)
{
    mask_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, X, mask_num, mask);
    mask_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream() >>>(N, X, mask_num, mask);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -595,7 +599,7 @@

extern "C" void scal_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    scal_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    scal_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -607,7 +611,7 @@

extern "C" void fill_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    fill_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    fill_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

@@ -762,6 +766,6 @@
{
    int inputs = n;
    int batch = groups;
    softmax_kernel<<<cuda_gridsize(batch), BLOCK>>>(inputs, offset, batch, input, temp, output);
    softmax_kernel<<<cuda_gridsize(batch), BLOCK, 0, get_cuda_stream()>>>(inputs, offset, batch, input, temp, output);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}