intmain(){intdeviceCount;cudaGetDeviceCount(&deviceCount);if(deviceCount==0){printf("No CUDA devices found\n");return0;}// 选择第一个CUDA设备cudaSetDevice(0);// 设置缓存配置为L1缓存cudaDeviceSetCacheConfig(cudaFuncCachePreferL1);// 其他CUDA操作...} 不同核函数自动配置 cudaError_tcudaFuncSetC...
cudaMemcpyAsync(hostPtr + i * size, outputDevPtr + i * size, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream[i]); } 每个流将其输入数组hostPtr的部分复制到设备内存中的数组inputDevPtr,通过调用MyKernel()处理设备上的inputDevPtr,并将结果outputDevPtr复制回hostPtr的同一部分。 重叠行为描述了此示例中的流如何...
devC.elements, m*n*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); printf("\n自己编写 CUDA 代码...
void fill_array(int *data) { for(int idx=0;idx<N;idx++) data[idx] = idx; } void print_output(int *a, int *b, int*c) { for(int idx=0;idx<N;idx++) printf("\n %d + %d = %d", a[idx] , b[idx], c[idx]); } int main(void) { int *a, *b, *c; int size =...
printf("Link completed in %fms. Linker Output:\n%s\n", walltime, info_log); cuModuleLoadData(cuModule, cubin); cuLinkDestroy(linkState); 完整的代码可以在ptxjitCUDA 示例中找到。 L.3. Kernel Execution cuLaunchKernel()启动具有给定执行配置的内核。
1double*p;2HANDLE_ERROR(cudaMallocHost(&p,sizeof(double) *1024));//申请host端内存的函数3cudaError_t ct = cudaFree(p);//释放device端内存的函数4printf("%s\n", cudaGetErrorString(ct));//"invalid argument" 3. 使用已经释放的指针
GPU printf FIFO size cudaLimitMallocHeapSize = 0x02 GPU malloc heap size cudaLimitDevRuntimeSyncDepth = 0x03 GPU device runtime synchronize depth cudaLimitDevRuntimePendingLaunchCount = 0x04 GPU device runtime pending launch count cudaLimitMaxL2FetchGranularity = 0x05 A value between 0 an...
printf("Link completed in %fms. Linker Output:\n%s\n", walltime, info_log); cuModuleLoadData(cuModule, cubin); cuLinkDestroy(linkState); 完整的代码可以在ptxjitCUDA 示例中找到。 L.3. Kernel Execution cuLaunchKernel()启动具有给定执行配置的内核。
x - 1]; bar(); } int main (void) { unsigned int i; int *dg, hg[N]; int sum = 0; foo<<<1, N>>>(); if(cudaGetSymbolAddress((void**)&dg, g)){ printf("couldn't get the symbol addr\n"); return 1; } if(cudaMemcpy(hg, dg, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceTo...
这个示例展示了使用 CUDA 动态并行实现的简单 printf。该示例需要计算能力 3.5 或更高的设备。 cdpSimpleQuicksort 这个示例展示了使用 CUDA 动态并行实现的简单快速排序。该示例需要计算能力 3.5 或更高的设备。 cudaCompressibleMemory 这个示例展示了使用 cuMemMap API 的可压缩内存分配。