cudamemcpytosymbolasync 是CUDA 运行时库中的一个函数,用于异步地将数据从主机(CPU)内存或设备(GPU)内存复制到设备符号(通常是全局变量或常量内存)中。与 cudamemcpy 不同,cudamemcpytosymbolasync 是专门用于与设备符号交互的,并且它是异步执行的,不会阻塞主机线程。
为此,请使用memcpy_async并使用基于集体阶段的wait_priorAPI 等待它.有关详细信息,请参阅wait 和 wait_prior。 用法1: template <typename TyGroup, typename TyElem, typename TyShape> void memcpy_async( const TyGroup &group, TyElem *__restrict__ _dst, const TyElem *__restrict__ _src, const Ty...
下面的代码定义的每个流是一个由一次主机到设备的传输,一次内核发射,一次设备到主机的传输组成的系列。 for(inti=0; i<2;++i){ cudaMemcpyAsync(inputDevPtr+i*size, hostPtr+i*size, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream[i]); MyKernel<<<100,512,0, stream[i]>>>(outputDevPtr+i*size, inputDevPt...
cudaMemcpyAsync()在主机上是非阻塞的,因此在发出传输之后,控制权立即返回到主机线程。此例程有cudaMemcpy2DAsync()和cudaMemcpy3DAsync()变体,它们可以在指定的流中异步传输 2D 和 3D 数组部分。 为了向非默认流发出内核,我们将流标识符指定为第四个执行配置参数(第三个执行配置参数分配共享设备内存,我们将在后面讨论...
实际上会被编译成中间的分步的tmp = d_xxx[idx]; s_xxx[idx] = tmp; 的经过寄存器(tmp)的分解过程,导致中间第二次写入的时候有一次对寄存器的依赖。使用8.6和8.7计算能力的人们,建议考虑新版的cuda::memcpy_async的载入方式,这种可以直接越过寄存器。
实际上会被编译成中间的分步的tmp = d_xxx[idx]; s_xxx[idx] = tmp; 的经过寄存器(tmp)的分解过程,导致中间第二次写入的时候有一次对寄存器的依赖。使用8.6和8.7计算能力的人们,建议考虑新版的cuda::memcpy_async的载入方式,这种可以直接越过寄存器。
cudamemcpy 的异步版本,参数列表和cudamemcopy也相似。 cudaMemPrefetchAsync( const void* devPtr, size_t count, int dstDevice,cudaStream_tstream = 0 ): cudaMemPrefetchAsyn是一个实现数据异步存取的函数接口。将devPtr指针对应的数据复制到dstDevice对应的设备下。与memcopy不同的是,首先这个函数是非阻塞式的...
两个设备之间启用对等访问之后,使用下面的函数,可以异步地复制设备上的数据:cudaError_t cudaMemcpyPeerAsync(void* dst, int dstDev, void* src, int srcDev, size_t nBytes, cudaStream_t stream);这个函数将数据从设备的srcDev设备内存传输到设备dstDev地设备内存中。函数cudaMemcpyPeerAsync对于主机和所...
自此，关于异步并发执行部分的1.主机与GPU之间的并发执行；2.内核并发执行；3.数据传输和内核执行之间的...
异步编程模型为 CUDA 线程之间的同步定义了异步屏障的行为。 该模型还解释并定义了如何使用 cuda::memcpy_async 在 GPU计算时从全局内存中异步移动数据。 2.5.1 异步操作 异步操作定义为由CUDA线程发起的操作,并且与其他线程一样异步执行。在结构良好的程序中,一个或多个CUDA线程与异步操作同步。发起异步操作的CUDA...