cudaStreamNonBlocking: 创建非阻塞流。在通过该标记创建的CUDA流中运行的工作可以与流0(NULL 流)中的工作同时运行,并且通过该标记创建的流不应与流0执行隐式同步(implicit synchronization)。 创建不同优先级的CUDA流 __host__ cudaError_t cudaStreamCreateWithPriority ( cudaStream_t* pStream , unsigned int ...
使用了三个stream,数据传输和kernel运算都被分配在了这几个并发的stream中 kernel数目是依赖于device本身的,Fermi支持16路并行,Kepler是32。并行数是受限于shared memory,寄存器等device资源。 Stream Scheduling C和P以及R和X是可以并行的,因为他们在不同的stream中,但是ABC,PQR以及XYZ却不行,比如,在B没完成之前,C...
Stream Processors SP 可以说是CUDA cores 可以看见1080TI CUDA Cores(single precision), 也就表示CUDA的核心数为3584, 明显比GTX1080 和 1070来的核心数更多, 也意味着处理平行效率更强 Stream Multiprocessors (SM) 一个GPU由多个SM组成, 看下图GTX 1080示例 单个SM的结构, SM就是由许多的CUDA cores以及其他像...
尽管Fermi最高支持16路并行,但是在物理上,所有stream是被塞进硬件上唯一一个工作队列来调度的,当选中一个grid来执行时,runtime会查看task的依赖关系,如果当前task依赖前面的task,该task就会阻塞,由于只有一个队列,后面的都会跟着等待,即使后面的task是别的stream上的任务。就如下图所示: C和P以及R和X是可以并行的...
cuda_graph的引入是为了解决kernel间launch的间隙时间问题的,尤其是有一堆小kernel,每个kernel启动也会带来一些开销,如果这些kernel足够多,那么就可能会影响系统的整体性能,cuda_graph的引入就是为了解决这个问题的,它会将stream内的kernel视为一整个graph,从而减少kernel的launch间隙时间。
- 同步与协作原语:如`__syncthreads()`用于在同一线程块内同步线程,`cudaStream`和相关API用于管理异步执行流和任务依赖关系。 - 内建函数与原子操作:提供对特定硬件功能的直接访问,如浮点数舍入模式控制、向量操作、原子加减等。 5. 编译与执行流程:
CUDA 的工作原理 GPU 是协处理器,与 CPU 端存储是分离的,故 GPU 运算时必须先将 CPU 端的代码和数据传输到 GPU,GPU 才能执行 kernel 函数。在 CUDA 中,程序的执行区域分为两部分,CPU(HOST)和 GPU(DEVICE),任务组织和发送是在 CPU 里完成的,而并行计算是在 GPU 里完成。每当 CPU 遇到需要并行计算的任务...
将更多的晶体管用于数据处理,例如浮点计算,对于高度并行的计算非常有利;GPU可以通过计算来隐藏内存访问...
比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作,CPU侧负责任务提交,保证有足够的cuda kernel发送到GPU,GPU按照CUDA Stream流队列中的Kernel顺序执行。只要这中间不存在同步操作,GPU完全可以不用等待,顺序地将所有的kernel执行完,然后再通知CPU。CPU运算和GPU运算是相互独立的协作关系。