1)__global__voidcopyReg_v2(double*in,double*out){size_tunroll_size=16;intcidx=threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x*unroll_size;intidx=cidx;// 这里实际执行的时候要改成具体的数据,这里只是方便理解doubletmp[unroll_size];for(inti=0;i<unroll_size;i++){tmp[i]=in[idx+i*blockDim.x];}fo...
1//Copy data from host to device2cudaMemcpy(device_data, host_data, size, cudaMemcpyHostToDevice);34//Copy data from device to host5cudaMemcpy(host_data, device_data, size, cudaMemcpyDeviceToHost); 以上代码分别演示了如何从主机内存复制数据到设备内存,以及如何从设备内存复制数据到主机内存。CUDA...
&channelDesc, volumeSize));67cudaMemcpy3DParms copyParams = {0};8copyParams.srcPtr = make_cudaPitchedPtr((void*)h_volume, volumeSize.width*sizeof(uchar), volumeSize.width, volumeSize.height);
Copy __device__ float3 tile_calculation(float4 myPosition, float3 accel) { int i; extern __shared__ float4[] shPosition; for (i = 0; i < blockDim.x; i++) { accel = bodyBodyInteraction(myPosition, shPosition[i], accel); } return accel; }...
零复制(Zero Copy)(零拷贝内存) 零复制是一种特殊形式的内存映射,它允许你将主机内存直接映射到GPU内存空间上。因此,当你对GPU上的内存解引用时,如果它是基于GPU的,那么你就获得了全局内存的高速带宽(180GB/s)。如果GPU代码读取一个主机映射变量,它会提交一个PCI-E读取事务,很长时间之后,主机会通过PCI-E总线...
numba.cuda.copy_to_host(self, ary=None, stream=0) 核函数调用的地方除了要写清执行配置,还要加一项stream参数: kernel[blocks_per_grid, threads_per_block, stream=0] 根据这些函数定义也可以知道,不指定stream参数时,这些函数都使用默认的0号流。
(写 + 读) / 执行时间 // 在 copy 例子中, 因为是合并访问, 所以有效显存带宽为 2 * N * N / T __global__ void copy(const real *A, real *B, const int N) { // 核函数中可以直接使用 const 或者 #define 定义的常量, // 比如, TILE_DIM // 但是仅限于常量的值, 不能使用这种常量...
UVA启用“零复制(Zero-Copy)” 内存,“零复制”内存是固定的主机内存,可由设备上的代码通过PCI-Express总线直接访问,而无需使用memcpy。零复制为统一内存模型提供了一些便利,但是却没有提高性能,因为它总是通过带宽低而且延迟高的PCI-Express进行访问。 UVA不会像统一内存模型一样自动将数据从一个物理位置迁移到另...
(d_a, d_b, d_c); //Copy result back to host memory from device memory cudaMemcpy(h_c, d_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaDeviceSynchronize(); int Correct = 1; printf("Vector addition on GPU \n"); //Printing result on console for (int i = 0; i < N; ...
// Copy vectors from host memory to device memory cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Invoke kernel int threadsPerBlock = 256; int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; ...