CUDA API可分为同步和异步两类,同步函数会阻塞host端的线程执行,异步函数会立刻将控制权返还给host从而继续执行之后的动作。 当我们使用CUDA异步函数与多流(Multi Stream)时,多线程间既可以实现并行进行数据传输与计算,如下图所示。不过需要注意的是, CUDA runtime API默认的default stream是同步串行的,且一个进程内...
cudaStreamCreate创建了一个可以显式管理的非空流。之后,返回到pStream中的流就 可以被当作流参数供cudaMemcpyAsync和其他异步CUDA的API来使用。在使用异步 CUDA函数时,它们可能会从先前启动的异步操作中返回错误代码。 当执行异步数据传输时,必须使用固定(或非分页的)主机内存。可以使用cudaMallocHost函数或cudaHostAlloc...
Context与device概念合并，操作在一个GPU上等同于在一个Context下。CUDA Stream：Stream是一组异步CUDA操作，按照调用顺序在device上执行。它维护操作顺序，当所有预处理完成后，操作被放入工作队列。Stream支持异步函数，CUDA runtime决定操作执行时机。同步与异步API分别用于阻塞或立即返回控制给host。Hyper-Que...
首先，想象一下Context就像CPU进程的高级版，它是个独立的沙箱，负责管理GPU的所有资源，每个Context都有自己的独立内存空间。CUDA runtime采用了延迟初始化策略，确保在需要时才创建Context，而driver API则支持单线程或进程级别的操作。Stream则是异步操作的调度者，它们确保任务按照预设的顺序执行，就像线程...
cudaStreamCreateWithPriority 函数详解 1. 基本作用 cudaStreamCreateWithPriority 函数用于在 CUDA 中创建一个具有指定优先级的流(stream)。CUDA 流是用于管理 GPU 上并发操作的一种机制,允许用户以非阻塞方式在 GPU 上执行多个任务。通过为流设置优先级,用户可以更好地控制不同任务之间的执行顺序和资源分配。
cudaStream_t stream ;,创建 cudaSteamCreate(&stream) ;。 cudaMemcpyAsync() :前面在 cudaMemcpy() 中提到过,这是一个以异步方式执行的函数。在调用 cudaMemcpyAsync() 时,只是放置一个请求,表示在流中执行一次内存复制操作,这个流是通过参数stream来指定的。当函数返回时,我们无法确保复制操作是否已经启动,更无法...
在调用cudaMemcpyAsync()时,只是放置一个请求,表示在流中执行一次内存复制操作,这个流是通过参数stream来指定的。当函数返回时,我们无法确保复制操作是否已经启动,更无法保证它是否已经结束。我们能够得到的保证是,复制操作肯定会当下一个被放入流中的操作之前执行。传递给此函数的主机内存指针必须是通过cudaHostAlloc()...
7. 流同步:通过cudaStreamSynchronize()来协调。 8. 流销毁:在退出应用程序之前,需要销毁对GPU操作进行排队的流,调用cudaStreamDestroy()。 9. 针对多个流: 9.1. 记得对流进行同步操作。 9.2. 将操作放入流的队列时,应采用宽度优先方式,而非深度优先的方式,换句话说,不是首先添加第0个流的所有操作,再依次添加...
7. 流同步:通过cudaStreamSynchronize()来协调。 8. 流销毁:在退出应用程序之前,需要销毁对GPU操作进行排队的流,调用cudaStreamDestroy()。 9. 针对多个流: 9.1. 记得对流进行同步操作。 9.2. 将操作放入流的队列时,应采用宽度优先方式,而非深度优先的方式,换句话说,不是首先添加第0个流的所有操作,再依次添加...
increment<<<1,N,0,stream1>>>(d_a) 流的同步 你可能会遇到需要将主机代码与流中操作同步的情况,但是非默认流中的所有操作对于主机代码都是非同步的。有好几种方法可以解决这个问题。最有力的方法是使用cudaDeviceSynchronize(),它可以阻塞主机代码直到之前所有发布在设备端的代码全部完成为止。在大多数情况下,...