如果有kernels同时存在,在不同的contexts中,则他们不能真正并行,必须通过MPS才可以,否则只能一个context中的kernels暂时切换到显存保存状态,然后另外一个context中的kernels再从显存切换回来继续执行,手册这里称为time-slicing. 而在有MPS存在的情况下,则这些context会被合并成1个真正的context,消灭了时间片
另外,多个内核函数必须位于同一个CUDA上下文(CUDA context)上。不同CUDA上下文上的内核不能并行。这意味着,启动多个内核的多个线程必须使用相同的CUDA上下文。(如何传递CUDA上下文?) 3.2.5.3 数据传输和内核执行并行(需要使用锁页内存) 一些设备支持数据传输(主机端/设备端、设备端/设备端)和内核执行并行,可通过检查as...
具体意思是在调用每一个CUDART库函数时,它会检查当前是否有context存在,假如需要context,那么才自动创建。也就是说需要创建上面这些对象的时候就会创建context。runtime也可以通过调用cudaFree(0)来强制显式地初始化context。cuda runtime将context和device的概念合并了,即在一个gpu上操作可看成在一个context下。 而在...
但当前我们最好的方法还是直接把合并后的每个Stream都放到各自不同的context中去,并通过MPS实现context间的并行。MPS是Nvidia对于多process/context的优化方案,将多个process/context放到同一个control daemon下,共享一个context,是一个比较成熟,且相对易用的方案。这里提供一个文档(Nvidia MPS)。 还有一个相对简单的点...
CUDA的关键概念详解如下：Context：定义：类似于CPU进程的高级版，是独立的沙箱，负责管理GPU的所有资源。特性：每个Context有独立的内存空间，CUDA runtime采用延迟初始化策略，driver API支持单线程或进程级别的操作。Stream：定义：异步操作的调度者，确保任务按预设顺序执行。作用：像线程间的交通信号灯，...
JavaCL是一个Java绑定库,用于在Java中使用OpenCL。它允许开发人员使用Java语言编写并行计算代码,并利用NVIDIA CUDA的CLContext来执行计算任务。 要使用JavaC...
Context与device概念合并，操作在一个GPU上等同于在一个Context下。CUDA Stream：Stream是一组异步CUDA操作，按照调用顺序在device上执行。它维护操作顺序，当所有预处理完成后，操作被放入工作队列。Stream支持异步函数，CUDA runtime决定操作执行时机。同步与异步API分别用于阻塞或立即返回控制给host。Hyper-...
let context = cuda::Context::new().unwrap(); // 分配内存 let device_data = cuda::DeviceVector::new(vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]).unwrap(); // 调用CUDA核函数 kernel(device_data.as_device_ptr(), device_data.len() as u32); // 读取结果 let host_data: Vec<f32> = device_...
一个warp的context包括以下三部分: Program counter Register Shared memory 再次重申,在同一个执行context中切换是没有消耗的,因为在整个warp的生命期内,SM处理的每个warp的执行context都是on-chip的。 每个SM有一个32位register集合放在register file中,还有固定数量的shared memory,这些资源都被thread瓜分了,由于资源...