primary context可以通过cuDevicePrimaryCtxRetain获取并入栈。cuDevicePrimaryCtxRetain以及cuDevicePrimaryCtxRelease不对context栈产生影响。需要注意如果一个context被推入多个线程的栈中,在某一个线程里destroy,依然在其他线程context栈中,若不在当前context栈顶,是可能保存在栈中被后续使用到引发错误。一个context在同一...
在cuda driver API中,我们可以通过cuCtxCreate/cuCtxDestroy函数来创建、销毁cuda context,cuCtxPushCurrent/cuCtxPopCurrent来操作cuda context stack,cuCtxSetCurrent则是直接把栈顶的cuda context进行替换,cuCtxGetCurrent是获取栈顶的cuda context。一些小细节:cuCtxCreate不仅会创建cuda context,而且会cuCtxPushCurrent...
you want to load identical device code on all devices. This requires loading device code into each CUDA context explicitly. Moreover, libraries and frameworks that do not control context creation and destruction must keep track
CUPTI has made the following fixes as part of the CUDA Toolkit 11.8 release: Resolved an issue that might cause crash when the size of the device buffer is changed, using the attribute CUPTI_ACTIVITY_ATTR_DEVICE_BUFFER_SIZE, after creation of the CUDA context.RequirementsSupported platformsLinux...
The driver API must be initialized with cuInit() before any function from the driver API is called. A CUDA context must then be created that is attached to a specific device and made current to the calling host thread as detailed in Context. ...
cuda context对代码设计的影响 由于每个cuda context消耗约300MB显存，因此需要减少其使用。这要求在设计代码时，尽量避免让多个进程操作同一个GPU。cuda current device的概念在cuda runtime API中尤为重要，它依赖于current device来管理数据在GPU上的分配。PyTorch为用户提供了current device的管理，使得用户...
也就是接上一篇的occupancy后面,继续说说寄存器的延迟掩盖,blocks形状和使用,shared memory的使用,以及,concurrent kernels和CUDA Context等方面,对性能调优的影响。 首先我们从寄存器的延迟掩盖开始。本小结首先讲述了,当需要使用寄存器中的数据,而该数据没有准备好的时候,从而无法取得数据喂给SM中的执行单元,从而可能导致...
CUDA Context GPU的Context可类比于CPU的进程; 一个主机线程只能有一个CUDA Context; 目前应该是一个进程对应一个context https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#context 上下文主要由以下资源组成: ·程序计数器;·寄存器;·共享内存 ...
在使用PTX 或在GPU 上执行任何工作之前,必须先建立CUDA context。CUDA context类似于设备的主机处理序。在以下程式码范例中,将驱动程式API 初始化,以存取NVIDIA 驱动程式和GPU。其次,将运算设备0 的控点传递至cuCtxCreate,以指定该GPU 建立context。在建立context之后,可以继续使用NVRTC 编译CUDA 核心。 代码语言:java...
首先，想象一下Context就像CPU进程的高级版，它是个独立的沙箱，负责管理GPU的所有资源，每个Context都有自己的独立内存空间。CUDA runtime采用了延迟初始化策略，确保在需要时才创建Context，而driver API则支持单线程或进程级别的操作。Stream则是异步操作的调度者，它们确保任务按照预设的顺序执行，就像线程...