CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU的计算能力。在CUDA中,cudaStream_t是一个用于管理并行任务的对象,而CUStream是CUDA的低级API中的对象,用于表示CUDA流。 要将cudaStream_t对象转换为CUStream对象,可以使用CUDA的低级API函数cuStreamCreate来创建一个CUStream对象,并将cudaStream_t对象作为参数传递...
等待直到stream里的队列为空,即cudaStreamSynchronize stream之间的操作:cuda event 我们不仅可以从CPU thread操作stream,也可以在一个stream上面操作另一个stream。当然,stream只是一层抽象,我们依然要借用CPU thread的辅助,来指导“一个stream上面操作另一个stream”。具体的操作也很简单,就是一个stream上面的kernel想等...
1cv::cuda::Stream stream;2cudaStream_t s =cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream);3kernel_func<<<16,64,0, s>>>();
cudaError_t result; result = cudaStreamCreate(&stream1) result = cudaStreamDestroy(stream1) 为了向非默认流发出数据传输,我们使用了cudaMemcpyAsync()函数,它类似于前一篇文章中讨论的cudaMemcpy()函数,但将流标识符作为第五个参数。 result = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1...
1:定义方法 创建一个cudaStream_t对象,并在启动内核和进行memcpy时将流对象作为参数传入。 2:运行时API实现 1 //创建了两个流,并在pinned memory中分配了float型的数组hostPtr 2 cudaStream_t stream[2]; 3 for(int i
cudaError_t cudaLaunchDevice(void *func, void *parameterBuffer, dim3 gridDimension, dim3 blockDimension, unsigned int sharedMemSize, cudaStream_t stream); 第一个参数是指向要启动的内核的指针,第二个参数是保存已启动内核的实际参数的参数缓冲区。 参数缓冲区的布局在下面的参数缓冲区布局中进行了说明。
cudaError_t cudaStreamCreate(cudaStream_t* pStream); Pinned memory的分配如下: cudaError_tcudaMallocHost(void **ptr, size_t size); cudaError_tcudaHostAlloc(void **pHost, size_t size, unsigned int flags); 在执行kernel时要想设置stream的话,只要加一个stream参数就好: ...
Cuda Stream流并发,介绍CUDA里面Stream的概念,用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据,内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下,CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行,从而提升数据的吞吐量。
程序通过流来管理并发,每个流按顺序执行操作,不同流之间可能并行也可能乱序执行。流的作用是使一个流的计算与另一个流的传输同时进行,能有效提高对GPU的利用率。 流的定义方法,是创建一个cudaStream_t对象,并在启动内核和进行memcpy时将该对象作为参数传入。 在运用流
用2个Stream(上)与只用一个Default Stream(下)的对比 实际上在NSight Profiler里面看上去是这样(这里用了8个Stream): 代码(省略版-发一堆不方便): AI检测代码解析 uint8_t* bgraBuffer; uint8_t* yuvBuffer; uint8_t* deviceBgraBuffer; uint8_t* deviceYuvBuffer; ...