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...
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()...
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-Que...
stream of shadow pages, some of which required refinement and some of which did not, into a stream of only the shadow pages that required refinement. Later that year, Greß et al. (2006) also presented anO(n) scan implementation for stream compaction in the context of a GPU-based...
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...
· 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....
("Current context = %p,当前无context\n", context);// cuda runtime是以cuda为基准开发的运行时库// cuda runtime所使用的CUcontext是基于cuDevicePrimaryCtxRetain函数获取的// 即,cuDevicePrimaryCtxRetain会为每个设备关联一个context,通过cuDevicePrimaryCtxRetain函数可以获取到// 而context初始化的时机是懒...
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。
此外,本章节没说,但需要强调的是,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),这点需要注意。 高度可靠性的东西应当使用CUDA Context隔离开(也就是建立多个Context,一个挂了另外一个不影响),甚至有的时候需要使用多卡,在另外一...
dev_a.copy_to_host(arr, stream=stream) toc = perf_counter() # Stop time of launches print(f"Launched processing in ms") # Ensure that the reference to the GPU arrays are deleted, this will # ensure garbage collection at the exit of the context. ...