使用CUDA IPC的步骤如下: 创建CUDA设备上下文(Context):每个CUDA进程都需要创建自己的设备上下文。设备上下文是一个管理CUDA设备资源的对象,它包含了设备的状态和配置信息。 创建CUDA内存对象(Memory Object):在发送和接收数据之前,需要在发送进程和接收进程之间创建共享的CUDA内存对象。这可以通过调用cudaIpcGetMemHandle(...
CUDA IPC(Inter-Process Communication)是一种用于在CUDA设备之间进行数据传输和通信的技术。它允许不同的CUDA进程在同一台机器上进行协作,以实现高效的并行计算。 使用CUDA IPC的步骤如下: 创建CUDA设备上下文(Context):每个CUDA进程都需要创建自己的设备上下文。设备上下文是一个管理CUDA设备资源的对象,它包含了设备的...
使用此 API,应用程序可以使用 cudaIpcGetMemHandle() 获取给定设备内存指针的 IPC 句柄,使用标准 IPC 机制(例如,进程间共享内存或文件)将其传递给另一个进程,并使用 cudaIpcOpenMemHandle() 检索设备来自 IPC 句柄的指针,它是另一个进程中的有效指针。可以使用类似的入口点共享事件句柄。 使用IPC API 的一个示例...
目前GPU数值计算的优势主要是浮点运算,它执行浮点运算快是靠大量并行,但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑执行时毫无用处。 3.IPC(每个时钟周期执行的指令数) 这个方面,CPU和GPU无法比较,因为GPU大多数指令都是面向数值计算的,少量的控制指令也无法被操作系统和软件直接使用。如果比较数据指令的IPC,GPU显然要高过...
两者之间需要通过 进程间通信 IPC (inter-process communication) 实现数据传输。 而一个 进程 的多个 线程 之间是共用内存的。不同的线程可以同时 访问 和 修改 同一个内存区域, 这对于 程序员 的要求就提高了。在编写代码时, 一定要关注调用的函数是否是 线程安全 (thread safety), 否则很容易出现问题。 我们...
现有函数cudaIpcGetMemHandle仅适用于通过cudaMalloc分配的内存,不能用于通过cudaMallocAsync分配的任何内存,无论该内存是否从显式池分配。 更改设备池 如果应用程序期望大部分时间使用显式内存池,则可以考虑通过cudaDeviceSetMemPool将其设置为设备的当前池。这使应用程序可以避免每次必须从池中分配内存时都必须指定池参数...
memMapIpcDrv示例可用作将 IPC 与虚拟内存管理分配一起使用的示例。 10.3.2. 内存类型 在CUDA 10.2 之前,应用程序没有用户控制的方式来分配某些设备可能支持的任何特殊类型的内存。使用cuMemCreateCUmemAllocationProp::allocFlags ,应用程序还可以使用 来指定内存类型要求,以选择加入任何特定的内存功能。应用程序还必须...
通过IPC中的cudaIpcGetMemHandle(),可以得到设备内存指针的IPC句柄。该句柄可以通过标准的IPC机制(interprocess shared memory or files)传递到另一个进程,再使用cudaIpcOpenMemHandle()解码得到该进程可以使用的设备内存指针。 事件的共享也是如此。 3.2.9 错误检查(Error Checking) ...
CUDA IPC Handle Size #define cudaArrayColorAttachment 0x20 Must be set in cudaExternalMemoryGetMappedMipmappedArray if the mipmapped array is used as a color target in a graphics API #define cudaArrayCubemap 0x04 Must be set in cudaMalloc3DArray to create a cubemap CUDA array #defi...
现有函数 cudaIpcGetMemHandle 仅适用于通过 cudaMalloc 分配的内存,不能用于通过 cudaMallocAsync 分配的任何内存,无论该内存是否从显式池分配。 更改设备池 如果应用程序期望大部分时间使用显式内存池,则可以考虑通过 cudaDeviceSetMemPool 将其设置为设备的当前池。这使应用程序可以避免每次必须从池中分配内存时都必...