在CUDA C/C++ kernel中使用内存 如何在主机和设备之间高效地移动数据。本文将讨论如何有效地从内核中访问设备存储器,特别是 全局内存 。在 CUDA 设备上有几种内存,每种内存的作用域、生存期和缓存行为都不同。…
全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。 __device__ int...
Error MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" --use-local-env --cl-version 2017 -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\...
GPU内存分配的函数是cudaMalloc,其函数签名为: cudaError_tcudaMalloc(void**devPtr,size_tsize) 该函数分配指定大小(以字节为单位)的设备内存线性范围,并通过devPtr返回分配的内存地址。 用于在主机和设备之间传输数据的函数是:cudaMemcpy,其函数签名为: cudaError_tcudaMemcpy(void*dst,constvoid*src,size_tcount...
在CUDA C/C++ kernel中使用内存 如何在主机和设备之间高效地移动数据。本文将讨论如何有效地从内核中访问设备存储器,特别是全局内存。 在CUDA 设备上有几种内存,每种内存的作用域、生存期和缓存行为都不同。到目前为止,已经使用了驻留在设备 DRAM 中的全局内存,用于主机和设备之间的传输,以及内核的数据输入和输出。
一个kernel 所启动的所有线程称为一个网格(grid),同一个网格上的线程共享相同的 global memory,grid 是线程结构的第一层次,而网格又可以分为很多 线程块(block),一个线程块里面包含很多线程,这是第二个层次。 2.2 数据并行 - 向量加法示例 2.3 CUDA 执行模型 异构host(CPU)+ device(GPU)应用 C 程序 host...
一个CUDA 程序,我们可以把它分成3个部分: 第1部分是:从主机 (host) 端申请 device memory,把要拷贝的内容从 host memory 拷贝到申请的 device memory 里面。 第2部分是:设备端的核函数对拷贝进来的东西进行计算,来得到和实现运算的结果,图4中的 Kernel 就是指在 GPU 上运行的函数。
简介:CUDA C/C++ 教程一:加速应用程序(上) 1. CUDA 基础 1.1. CUDA 简介 GPU 加速计算正在逐步取代 CPU 计算,近年来加速计算带来了越来越多的突破性进展,各类应用程序对加速计算日益增长地需求、便捷地编写加速计算的程序的需求以及不断改进的支持加速计算的硬件设施,所有这一切都在推动着计算方式从 CPU 计算过渡...
说明:通过raw_pointer_cast()将设备地址转换为原始C指针,原始C指针可以调用CUDA C API函数,或者作为参数传递到CUDA C kernel函数中。(2)CUDA到Thrust的互操作性 size_t N = 1024;int raw_ptr;cudaMalloc(&raw_ptr, N*sizeof(int));device_ptr<int> dev_ptr = device_pointer_cast(raw_ptr);sort(dev_...
当内核随后在 CUDA 流中执行时,全局内存范围 [ptr..ptr+num_bytes) 内的内存访问比对其他全局内存位置的访问更有可能保留在 L2 缓存中。 也可以为 CUDA Graph Kernel Node节点设置 L2 持久性,如下例所示: cudaKernelNodeAttrValue node_attribute; // Kernel level attributes data structure node_attribute.access...