我试图在CUDA中使用并行遗传算法解决TSP
我正在使用
THREAD_SIZE as 32
BLOCK_SIZE as 16
我在每个块中使用的共享内存是
__shared__ int population[THREAD_SIZE][NUM_OF_CITIES];
当NUM_OF_CITIES为14或29时，程序运行正常 但是当我将NUM_OF_CITIES增加到51时，会在某处发生内存访问冲突
并且显示驱动程序崩溃..
是因为我使用的共享内存超过了限制吗？ 有办法解决这个问题吗？
[EDITED] 正如 Robert Crovella 所指出的那样，问题似乎是每个线程执行所需的时间
在每个线程中我执行以下操作
for（int k = 0; k <100; k ++）{
//选择
// CrossOver的
//进化（使用两个选择启发式）
}
在循环中，如果我删除两个选择进化步骤即循环中最昂贵的一步，内核工作得很好......
是否可以让内核执行超过2秒？ 购买更好更强大的卡会解决这个问题吗？
我正在使用 GTS 450 ，计划在不久的将来购买 GTX 650 Ti 这会解决问题吗？