与CPU进程的管理类似,每个Context有自己的地址空间,之间是隔离的,在一个Context中有效的东西(例如某个指针,指向一段显存;或者某个纹理对象),只能在这一个Context中使用。但一个CUDA Context中的任何一个kernel,挂掉后,则整个Context中的所有东西都会失效(例如所有的缓冲区,kernel对象,纹理对象,stream等等)。在同一个...
cuda API的参数并不包括cuda context,而是依赖于current context的概念,所有的cuda API调用,都是针对current context而言的。 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 cont...
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...
As inference progresses, the length of operations steps up with context size, resulting in substantial (but infrequent) changes to the compute graph. The GGML graph is inspected and only recaptured when required.cudaGraphExecUpdateis used to update the previously instantiated executable graph with mu...
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-...
一个CUDA Context中的任何一个kernel,挂掉后,则整个Context中的所有东西都会失效(例如所有的缓冲区,kernel对象,纹理对象,stream等等)。在同一个GPU上,可能同时存在1个或者多个CUDA Context。一般情况下,在任意时刻,GPU上只有一个活动的context。如下图所示,多个context之间按照time slice的方式轮流使用GPU。
Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上。Stream的概念是相对于后者来说的,Grid le
· Blocks all later kernel launches from any stream in the CUDA context until the kernel launch being checked is complete. Operations that require a dependency check include any other commands within the same stream as the launch being checked and any call to cudaStreamQuery() on that stream....
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 ——CUDA C权威编程指南 Contex中囊括了Stream ...
# Example3.2:Multiple streams N_streams=10# Do not memory-collect(deallocate arrays)withinthiscontextwithcuda.defer_cleanup():# Create10streams streams=[cuda.stream()for_inrange(1,N_streams+1)]# Create base arrays arrays=[i*np.ones(10_000_000,dtype=np....