enum cudaMemcpyKind: cudaMemcpyHostToDevice(CPU到GPU) cudaMemcpyDeviceToHost(GPU到CPU) cudaMemcpyDeviceToDevice(GPU到GPU) 第三个编程要点是:怎么用代码表示线程组织模型? 我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式,网格grid可以表示为一维和二维格式,线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。 代...
➤cudaMemcpyDeviceToHost GPU->CPU ➤cudaMemcpyDeviceToDevice GPU->GPU 注:cudaMemcpy函数会引起CPU程序阻塞,即只有当这个操作完成后,CPU才可以执行后续代码。 以上函数都会返回一个cudaError_t类型 enum__device_builtin__cudaError{/*** The API call returned with no errors. In the case of query ca...
cudaMemcpyHostToHost cudaMemcpyHostToDevice cudaMemcpyDeviceToHost cudaMemcpyDeviceToDevice 注意:cudaMemcpy是同步执行的,也就是CPU会等待copy,直到完成后再继续执行。 这里的同步是隐性的!并且内存拷贝将会占据大量时间,往往耗时的不是计算,而是内存拷贝,后面文章会讲述如何优化这一步。 函数的返回值cudaError_t是...
This code contains a CUDA kernel calledaddToVectorthat performs a simple add of a value to each element in a vector, with the results written back to the same element. At first glance, it looks fine: allocate the vector on the device withcudaMalloc, then zero ...
cudaMemcpyDeviceToHost(GPU到CPU) cudaMemcpyDeviceToDevice(GPU到GPU) 第三个问题是:怎么用代码表示线程组织模型? 我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式,网格grid可以表示为一维和二维格式,线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。 dim3 dimGrid(100, 50); //5000个线程块,维度是100*50 di...
vector_add[blocks_per_grid,threads_per_block](x_device,y_device,z_device,n)# Device To Host default_stream_result=z_device.copy_to_host()cuda.synchronize()print("gpu vector add time "+str(time()-start))start=time()# 使用5个流 ...
(with GPU) and also was able to run thecifar10_train.pywith utilizing my GPU. However, after step=113330, I encountered the following error which is probably related to async memcpy from device to host. As my graphic card compute capability is 5.2, I thought it should not be due to ...
CUDA学习笔记 02 函数三种前缀device、global、host CUDA三种前缀分别用于在定义函数时限定该函数的调用和执行方式,如下: (1)_host_int foo(int a){}与C或者C++中的foo(int a){}相同,是由CPU调用,由CPU执行的函数 。 和我们平常写的函数是一致的。
3.把host数据传入buffer : cudaMemcpy(dev_a,a,arraySize*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice); 4.在Kernel中每个Thread进行相应的计算: addKernelArray<<<1,arraySize>>>(dev_c,dev_b,dev_a); 5.把devcudaMemcpy(c,dev_c,arraySize*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost); ...
cudaMemcpy(norm_data, norm_data_cuda, dst_mem_size, cudaMemcpyDeviceToHost); std::vector<float> r(norm_data, norm_data + dst_size); std::vector<float> g(norm_data + dst_size, norm_data + dst_size * 2); std::vector<float> b(norm_data + dst_size *2, norm_data...