1. cudaDeviceSynchronize device level,在host端调用此函数让所有cuda设备运行完成后再继续进行主机端的工作。同步device 2.__syncthreads block level,在一个device中调用(即只能在device code中调用)。使的某一个block中的threads同步。 3.reduction example 我们通过介绍最基本的并行归约来初步了解同步: for(inti=...
cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); 除了对通用主机时间戳函数myCPUTimer()的两次调用外,我们还使用显式同步屏障cudaDeviceSynchronize()来阻止 CPU 的执行,直到设备上以前发出的所有命令都已完成。如果没有这个屏障,这段代码将测量内核发射时间,而不是内核执行时间。 使用CUDA 事件计...
3 存储相关 Q:malloc和cudaMallocHost()的区别:普通的malloc和cudaMallocHost()的区别是啥,cudaMallocHost()的后面还是需要复制到了Device中去了 解答:不一样的,你可以认为前者需要cudaMallocHost()/cudaFreeHost(), 后者需要malloc()/Free(). cudamallochost会保证申请的空间不会被交换到磁盘中,一直驻留在内存 ...
cudaMemcpyAsync(&a[offset], &d_a[offset], streamBytes, cudaMemcpyDeviceToHost, stream[i]); } 另一种方法是将类似的操作批处理在一起,首先发出所有主机到设备的传输,然后是所有的内核启动,然后是所有设备到主机的传输,如下面的代码所示。 for (int i = 0; i < nStreams; ++i) { int offset = i...
cuda学习3-共享内存和同步 为什么要使用共享内存呢,因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的,下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存(host memory) 和 设备内存(device memory),我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上,前面我们看到在计算开始之前,每次我们都要在device上申请内存空间,然后...
释放device和host上分配的内存。 上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的 kernel 函数来执行并行计算,kernel是CUDA中一个重要的概念,kernel是在device上线程中并行执行的函数, kernel 函数用__global__符号声明,在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量,在CUDA中,每一个线程都要执行 kernel...
固定host端内存(pinned host memory) 默认情况下,host(cpu)数据分配是可分页的。gpu无法直接从可分页host内存访问数据,所以当调用从可分页host内存到device内存的数据传输时,cuda驱动程序必须先分配一个临时的page-lock或者pinned的host array,将host端数据拷贝到pinned array中,然后将pinned array传输到device memory中...
统一内存使用的时候要借助于 cudaDeviceSynchronize() 来确保CPU和GPU同步。 统一内存不显式的区分HOST还是DEVICE的memory,它简化了代码,增强了代码的通用性。 统一内存只能在HOST申请。 这里面有几个误区需要澄清下: (1)张小白原来以为,只有 Nvidia Jetson Orin那种显存和内存合二为一的设备才有统一内存的概念。但其...
GPU和CPU都有着自己独立的内存和缓存,由于冯诺依曼结构的限制,数据一般会首先由CPU读入内存,当轮到CUDA完成计算任务的时候,再由CUDA读入device memory;对于分布式系统来说,CUDA device之间也存在着不少的数据交互,这都给数据迁移带来了很高的要求。这种迁移有很多种模式,程序员可能需要主动的控制转移时机,也可以交给系统...
CUDA 性能度量通常是从主机代码中完成的,可以使用 CPU 计时器或 CUDA 特定计时器来实现。在讨论这些性能度量技术之前,我们需要讨论如何在主机和设备之间同步执行。 主机设备同步 让我们看看数据传输和来自上一篇文章的 SAXPY 主机代码的内核启动: cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); ...