1 异步拷贝的概念 提到异步拷贝,对于CUDA Runtime比较了解的读者可能首先想到的是cudaMemcpyAsync函数,这个 API 是基于流有序内存分配的概念,用于在设备内存中异步地拷贝数据,避免阻塞当前线程。通常是结合 CUDA 流用来将数据从主机内存拷贝到设备内存,或者从设备内存拷贝到主机内存。这是一个主机端的
CUDA异步拷贝计算主要是利用GPU与CPU之间的共享内存空间来进行数据传输和计算,以提高数据传输和计算速度。下面是实现异步拷贝计算的具体步骤: 一、创建CUDA对象:在代码中先创建一个CUDA对象,用于管理GPU设备资源和进行操作。CUDA对象的创建可以使用cudaSetDevice()函数,它会返回一个唯一的设备ID,表示当前使用的GPU设备。
对于cudaMemcpyAsync 而言,从 host -> device 进行内存拷贝,存在两种现象: host内存为pinned memory (页锁定内存),即由 cudaMallocHost 申请的内存,则cudaMemcpyAsync为异步; host内存为“可换页内存”,即由普通的malloc申请的内存,则cudaMemcpyAsync其实是同步。 想要确认下aclrtMemcpyAsync的逻辑和cudaMemcpyAsync是一样的...
lgkmcnt(load-global-kernel-memory count)指令用于控制对Shared Memory和Global Memory的数据加载操作的等待计数。 注意,此处用大家都比较熟悉的Shared Memory,跟前文中提到的一样实际上AMD的Local Memory和CUDA的Shared Memory是一个东西,都是指硬件上的Scratch Pad, 但是Nvidia GPU上的Local Memory是指每个线程独有...