全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用 __device__ de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用 cudaMalloc() 动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的 计算能力 ,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。 __device__
动态分配:cudaMalloc系列函数创建内存指针。 静态分配:__device__修饰kernel外的变量。 关于静态分配的说明: 虽然使用__device__修饰的变量是在Host(主机)端定义的,但是对于主机端代码而言该变量是GPU内存访问的一个符号,Host端无法直接访问/操作变量的内存数据。 直接操作该变量,需要在kernel函数内才可以操作。 该变...
这里的名称global是指作用域,因为它可以从主机和设备访问和修改。全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内...
这里的名称global是指作用域,因为它可以从主机和设备访问和修改。全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内...
CUDA基础(1):操作流程与kernel概念 Cuda是Nvidia发布的并行计算框架,GPU的工作早已不局限于处理图形图像,它所包含的大量的计算单元用来执行那些计算量大但可以并行处理的任务。 Cuda的操作概括来说包含5个步骤: 1.CPU在GPU上分配内存:cudaMalloc; 2.CPU把数据发送到GPU:cudaMemcpy;...
kernelB<<<..., stream>>>(ptrB); cudaFreeAsync(ptrB, stream); 现在可以在函数范围内管理内存,如下面启动kernelA的库函数示例所示。 libraryFuncA(stream); cudaMallocAsync(&ptrB, sizeB, stream); // Can reuse the memory freed by the library call ...
Hello, Is it ok to call cudaMalloc from inside a kernel? I need to allocate memory for each of my kernel threads and I was wondering if it is ok to use cudaMalloc or is there a better/faster way. I would normally just …
我的cudaMalloc试图分配2.5GB内存,如果我以前运行那个kernel_func,它就会失败。在运行完kernel_func之后,我发现2GB内存仍然被占用,cudaMalloc只剩下1.5GB内存。有人有解决办法或解释吗?我知道为kernel_func使用全局内存可以解决这个问题,但出于某种原因,我需要为这个巨大的本地静态数组使用本地内存。kernel_func<<< ...
int x_array[10]; // Creates x_array in parent's local memory child_launch<<< 1, 1 >>>(x_array); 程序员有时很难知道编译器何时将变量放入本地内存。 作为一般规则,传递给子内核的所有存储都应该从全局内存堆中显式分配,或者使用cudaMalloc()、new()或通过在全局范围内声明__device__存储。 例如...
1 cudaMallocPitch( void** devPtr,size_t* pitch,size_t widthInBytes,size_t height ) //在线性内存中分配二维数组,width的单位是字节,而height单位是数据类型 1. c语言申请2维内存时,一般是连续存放的。a[y][x]存放在第y*widthofx*sizeof(元素)+x*sizeof(元素)个字节。