CUDA 运行时 API:高级别的 API,封装了许多底层操作,使用起来更加简单和直观。运行时 API 基于驱动 API 实现,适合大多数开发者使用。运行时 API 会自动处理许多底层细节,如内存管理、线程调度等。 需要注意的是,CUDA 驱动时 API 和运行时 API 是互斥的,开发者在一个项目中只能选择其中一种API,不能混合使用。选...
②CUDA API CUDA提供了两层API来管理GPU设备和组织线程: CUDA驱动API:低级API,较难编程,但是对GPU设备提供了更多控制。 CUDA运行时API:高级API,驱动API的上层实现,每个运行时API被分解为更多传递给驱动API的基本运算。 这两种API是互斥的,也就是你只能用一个,两者之间的函数不可以混合调用,只能用其中的一个库。
运行时构建在较低级别的 C API(即 CUDA 驱动程序 API)之上,应用程序也可以访问该 API。驱动程序 API 通过公开诸如 CUDA 上下文(类似于设备的主机进程)和 CUDA 模块(类似于设备的动态加载库)等较低级别的概念来提供额外的控制级别。大多数应用程序不使用驱动程序 API,因为它们不需要这种额外的控制级别,并且在使用...
你可以在CUDA编译器文件中找到编译器选项(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html)。 现在,你可以在GPU上修改代码来进行数组加法运算,用cudaMalloc在GPU上申请内存。 使用cudaMemcpy函数把数据从主机内存拷贝到GPU的全局内存中,参数cudaMemc-pyHostToDevice指定数据拷贝方向。 当数据被转移...
运行时构建在较低级别的C API(CUDA驱动程序API)之上,应用程序也可以访问该API。驱动程序API通过公开较低级别的概念(如CUDA上下文——设备的主机进程模拟)和CUDA模块——设备的动态加载库模拟,提供了额外的控制级别。大多数应用程序不使用驱动程序API,因为它们不需要这种额外的控制级别,并且在使用运行时,上下文和模块管理...
CUDA 提供了几种获取 GPU 信息的方法,这里介绍一下通过调用cuda_runtime.h中的 API 得到 GPU 的一些属性。 在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。 #include<iostream>#include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>intmain(){intdev =0...
使用CUDA 事件计时 使用主机设备同步点(如cudaDeviceSynchronize()的一个问题是它们会暂停 GPU 管道。因此, CUDA 通过CUDA 事件 API为 CPU 定时器提供了一个相对轻量级的替代方案。 CUDA 事件 API 包括在两个记录的事件之间调用create和破坏事件、record事件和以毫秒为单位计算已用时间。
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); ...
cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float)); 指针x和y指向以典型方式使用malloc分配的主机阵列,d_x和d_y数组指向从CUDA运行时API使用cudaMalloc函数分配的设备数组。CUDA中的主机和设备有独立的内存空间,这两个空间都可以从主机代码进行管理(CUDAC内核也可以在支持它的设备上分配设备内存)。
CUDA C/C++ 教程一:加速应用程序(下) 4. 分配可同时被GPU和CPU访问的内存 CUDA 的最新版本(版本 6 和更高版本)可以便捷地分配和释放既可用于 Host 也可被 Device 访问的内存。 在Host(CPU)中,我们一般适用malloc 和 free 来分配和释放内存,但这样分配的内存无法直接被Device(GPU)访问,所以在这里我们用cuda...