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(...
CUDA IPC(Inter-Process Communication)是一种用于在CUDA设备之间进行数据传输和通信的技术。它允许不同的CUDA进程在同一台机器上进行协作,以实现高效的并行计算。 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...
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()...
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...
起源于前段时间做的一个GPU实验,关于两个CUDA进程的进程间通信(用CUDA-IPC机制,一个进程在显存中写,另一个进程一边自旋锁一边读数据是否被更改)。实验过程中发现(环境为Ubuntu16/18),在Pascal架构的电脑上做的时候,实验是成功的。然而转到Maxwell架构的电脑上做,发现CUDA程序自旋锁会导致桌面卡住,即使放弃桌...
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。 3.2.2 设备内存 CUDA运行库提供了函数以分配/释放设备端的内存,以及与主机端内存传输数据。 这里...
Contexts that may open cudaIpcMemHandles are restricted in the following way. cudaIpcMemHandles from each device in a given process may only be opened by one context per device per other process. If the memory handle has already been opened by the current context, the reference count on th...
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...
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...