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...
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...
# 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....
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...