使用此 API,应用程序可以使用 cudaIpcGetMemHandle() 获取给定设备内存指针的 IPC 句柄,使用标准 IPC 机制(例如,进程间共享内存或文件)将其传递给另一个进程,并使用 cudaIpcOpenMemHandle() 检索设备来自 IPC 句柄的指针,它是另一个进程中的有效指针。可以使用类似的入口点共享事件句柄。 使用IPC API 的一个示例...
使用CUDA IPC的步骤如下: 创建CUDA设备上下文(Context):每个CUDA进程都需要创建自己的设备上下文。设备上下文是一个管理CUDA设备资源的对象,它包含了设备的状态和配置信息。 创建CUDA内存对象(Memory Object):在发送和接收数据之前,需要在发送进程和接收进程之间创建共享的CUDA内存对象。这可以通过调用cudaIpcGetMemHandle(...
使用CUDA IPC的步骤如下: 创建CUDA设备上下文(Context):每个CUDA进程都需要创建自己的设备上下文。设备上下文是一个管理CUDA设备资源的对象,它包含了设备的状态和配置信息。 创建CUDA内存对象(Memory Object):在发送和接收数据之前,需要在发送进程和接收进程之间创建共享的CUDA内存对象。这可以通过调用cudaIpcGetMemHandle()...
要显式地使用PyCUDA同步当前上下文,你可以使用pycuda.driver.Context.synchronize()方法。以下是一个示例代码: importpycuda.driverasdrvimportpycuda.autoinit# 获取当前上下文current_context=drv.Context.get_current()# 执行一些CUDA操作# ...# 显式同步当前上下文current_context.synchronize() 通过调用synchronize()...
自问自答： Q：多个主机进程默认创建的Context是同一个吗？ A：是不同的Context。Q：Pascal架构之前，桌面渲染和通用计算也是可以同时进行的呀？ A：事实上并没有真正同时进行，只是交替进行，宏观看上去会有并发的效果。如果cuda程序占用GPU时间过长，会被桌面图形程序停掉。Q：图像渲染都需要...
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...
现有函数cudaIpcGetMemHandle仅适用于通过cudaMalloc分配的内存,不能用于通过cudaMallocAsync分配的任何内存,无论该内存是否从显式池分配。 更改设备池 如果应用程序期望大部分时间使用显式内存池,则可以考虑通过cudaDeviceSetMemPool将其设置为设备的当前池。这使应用程序可以避免每次必须从池中分配内存时都必须指定池参数...
CUDA运行库没有显式的初始化函数,在调用第一个函数时会自动初始化(设备和版本管理函数不行)。初始化时,会产生一个全局可见的设备上下文(device context)。 当主机端代码调用了cudaDeviceReset()函数,则会销毁掉这个上下文。注意,销毁的上下文是主机端正在操纵的设备。如要更换,需要使用cudaSetDevice()来进行切换。
This can only occur if you are using CUDA Runtime/Driver interoperability and have created an existing Driver context using the driver API. The Driver context may be incompatible either because the Driver context was created using an older version of the API, because the Runtime API call ...
此context是此设备的主要上下文,并在需要此设备上的活动上下文的第一个运行时函数中初始化。它在应用程序的所有主机线程之间共享。作为此上下文创建的一部分,设备代码会在必要时进行即时编译(请参阅即时编译)并加载到设备内存中。这一切都是透明地发生的。如果需要,例如对于驱动程序 API 互操作性,可以从驱动程序 API...