1.是开启了mps服务后同用户的多个进程调用可以同时刻在GPU上运行,实现kernel的并发执行; 2.是一个进程的多个线程调用写明不同stream队列的kernel操作,并且代码使用 --default-stream per-thread 参数进行nvcc的编译。 3.是一个进程(单线程)异步调用写明不同stream队列的kernel操作,并且代码使用 --default-stream pe...
; // An asynchronous free can be specified without synchronizing the cpu and GPU cudaFreeAsync(ptr, cudaStreamPerThread); 在调用 cudaMallocAsync 函数时会传入一个 CUDA 流作为参数,我们姑且称之为分配流(allocating stream)。当在分配流之外的其他流中使用分配的内存指针时,应用程序必须保证对该内存的...
进一步对于default stream有两种:legacy default stream 和per thread default stream。对于所有不同种类的stream有两个互斥属性,体现在API层面为:在cudaStreamCreateWithFlags时传入cudaStreamNonBlocking或cudaStreamDefault (这里不要与default stream搞混,应该理解为cudaStreamBlocking)。 Non Blocking和Blocking属性的语义为...
如果您只想同步单个流,请使用cudaStreamSynchronize(cudaStream_t stream),如我们的第二个示例所示。 从CUDA 7 开始,您还可以使用句柄cudaStreamPerThread显式地访问每线程的默认流,也可以使用句柄cudaStreamLegacy访问旧的默认流。请注意,cudaStreamLegacy仍然隐式地与每个线程的默认流同步,如果您碰巧在一个程序中混合...
对于使用--default-stream per-thread编译标志编译的代码(或在包含 CUDA 头文件(cuda.h 和 cuda_runtime.h)之前定义CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM宏),默认流是常规流,并且每个主机线程有自己的默认流。 注意:当代码由 nvcc 编译时,#define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM 1不能用于启用此行为,因为...
nvcc --default-stream per-thread ./stream_test.cu -o stream_per-thread 使用NVIDIA Visual Profiler (nvvp)查看运行情况: 可以看到加入编译参数--default-stream per-thread后所有的原先在default stream中的kernel操作都被映射到了stream 15队列中,并且stream 15队列中的kernel操作没有implicit隐式的与其他stream...
nvcc --default-stream per-thread ./stream_test.cu -o stream_per-thread 图2 显示了来自nvvp的结果。在这里可以看到九个流之间的完全并发:默认流(在本例中映射到流 14 )和创建的其他八个流。请注意,虚拟内核运行得如此之快,以至于很难看到在这个图像中默认流上有八个调用。
在nvidia显卡的CUDA计算中default stream是比较特殊的存在,任何没有指定的GPU上的操作都是在default stream中执行的,而default stream队列中操作的执行有一个特定就是会独占整个CPU进程在GPU端创建的context环境,也就是说default stream中的操作执行的话不论是否有其他stream队列中有操作都需要等待default stream中的操作...
numba.cuda.copy_to_host(self, ary=None, stream=0) 核函数调用的地方除了要写清执行配置,还要加一项stream参数: kernel[blocks_per_grid, threads_per_block, stream=0] 根据这些函数定义也可以知道,不指定stream参数时,这些函数都使用默认的0号流。
a_reduce = cuda.device_array((blocks_per_grid,), dtype=dev_a.dtype, stream=stream) dev_a_sum = cuda.device_array((1,), dtype=dev_a.dtype, stream=stream) partial_reduce[blocks_per_grid, threads_per_block, stream](dev_a, dev_a_reduce) single_thread_sum[1, 1, stream](...