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);// 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初始化的时机是懒加载模式,即当你调用一个runtime api时,会触发...
(2006) also presented an O(n) scan implementation for stream compaction in the context of a GPU-based collision detection application. Unlike previous GPU-based 1D scan implementations, Greß et al.'s application required a 2D stream reduction, which resulted in fewer steps overall. Greß ...
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-...
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
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...
Note that the API is used to launch context-less kernel CUkernel by querying the handle using cuLibraryGetKernel() and then passing it to the API by casting to CUfunction. Here, the context to launch the kernel will either be taken from the specified stream hStream or the current context...
默认流是一个隐式流(无需显式创建,CUDA中默认存在),它与同一CUcontext[3]中的所有其他流同步,非阻塞流(non-blocking streams)除外。 例如,在如下代码中,在流 s 中启动核函数k_A,然后在默认流中启动k_B,在流 s 中启动k_C。 k_A<<<1, 1, 0, s>>>(); ...
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...