解析:在device中,cudaMemcpyToSymbol进行赋值和读取(__device__,__shared__,__constant__),而在host中,cudaMemcpy进行赋值和读取。需要说明的是,在函数体外声明的变量默认为__device__类型,即全局变量类型。cudaMemcpyToSymbol(d_M, h_M, MaskLen*sizeof(float));和cudaMemcpyFromSymbol(h_M, d_M,MaskLen...
要初始化device端数组,我们只需使用cudaMemcpy函数将数据从x,y拷贝到device端对应数组d_x,d_y上,这个过程就像c语言中的memcpy函数,唯一的区别就是cudaMemcpy需要地四个参数来指定数据拷贝到方向(host端到device端还是device端到host端),在此例中,我们使用cudaMemcpyHostToDevice表示数据从host拷贝到device端。 cudaMe...
调用CUDA 提供的函数 cudaDeviceSynchronize 可以让Host 代码(CPU) 等待 Device 代码(GPU) 执行完毕,再在CPU上继续执行。 2.1. 编写运行一个 Hello GPU 核函数 #include <stdio.h>void helloCPU() {printf("Hello from the CPU.\n");}// __global__ 表明这是一个全局GPU核函数.__global__ void helloG...
函数cudaStreamSynchronize(stream)可用于阻止主机线程,直到指定流中以前发出的所有操作都已完成。函数cudaStreamQuery(stream)测试向指定流发出的所有操作是否已完成,而不阻止主机执行。函数cudaEventSynchronize(event)和cudaEventQuery(event)的行为与它们的流对应项相似,只是它们的结果基于是否记录了指定的事件,而不是基于...
(4)参数S是一个cudaStream_t类型的可选参数,初始值为零,表示该核函数处在哪个流之中。 7.CUDA存储系统 解析:每个线程拥有独立的寄存器(register)和局部存储器(local memory);每个线程块拥有独立的共享存储器(shared memory);所有线程都可以访问全局存储器(global memory),以及只读存储器常量存储器(constant memory...
CUDA版本 实际运行时间(real):8.92秒 用户态时间(user):8.20秒 CPU利用率:95% 生成了三张完全一样的ppm图片 性能分析 C版本 C版本的运行时间较长,主要原因是该版本没有引入多线程并行处理。由于Mandelbrot集生成是一个计算密集型任务,没有充分利用多核心系统的并行性,因此导致了较长的运行时间。
为了初始化设备数组,我们只需使用cudaMemcpy将数据从x和y复制到相应的设备数组d_x和d_y,它的工作方式与标准的 Cmemcpy函数一样,只是它采用了第四个参数,指定了复制的方向。在本例中,我们使用cudaMemcpyHostToDevice指定第一个(目标)参数是设备指针,第二个(源)参数是主机指针。
为了初始化设备数组,我们只需使用cudaMemcpy将数据从x和y复制到相应的设备数组d_x和d_y,它的工作方式与标准的 Cmemcpy函数一样,只是它采用了第四个参数,指定了复制的方向。在本例中,我们使用cudaMemcpyHostToDevice指定第一个(目标)参数是设备指针,第二个(源)参数是主机指针。
第一个cuda c程序 上一篇文章中,我介绍了六种SAXPY(Scalar Alpha X Plus Y)的方法,其中就包括了cuda c版本,SAXPY表示单精度A*X+Y,对于并行计算来说是一个很好的hello world程序。在这篇文章中,我将展示一个cuda SAXPY的更完整版本,详细说明做了什么以及为什么这样做,完整的SAXPY代码如下: ...
在MyFunc 中,CUDA 已经为我们注入了关键字 blockId 和 threadId 用于获取 thread 的位置,在矩阵运算中,我们通常会将矩阵中的元素与 GPU 中的 thread 一一对应: __global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N])