学习代码时，遇到了cudaMalloc 和 cudaMallocHosts 同时出现的情景，所以学习一下二者的区别。参考资料1：cudaMallocHost函数详解参考资料2：How to Optimize Data Transfers in CUDA C/C++ 中文翻译：中文翻译 host内存：分为pageable memory 和 pinned memory
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2024-06-14 22:25:17
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概述：线性存储器可以通过cudaMalloc()、cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配1、1D线性内存分配1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存
2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝
3 cudaMemcpyToSymbol
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2024-01-08 15:19:49
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1. 纹理内存的使用方式纹理内存是CUDA的一种只读内存，通常的使用方式有两种：(1) 把数据从host端拷贝到device端的CUDA数据，然后将CUDA数组绑定到纹理内存，通过访问纹理内存（也称为纹理拾取）来获取CUDA数组中的数据。(2) 把数据从host端拷贝到device端某一段连续的全局内存，然后将该段全局内存绑定到纹理内存，通过纹理拾取来获取全局内存中的数据。2. 使用纹理
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2024-04-25 14:12:22
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title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
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- CUDA
- Freshman
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- CUDA共享内存模型
- CUDA共享内存分配
- CUDA共享内存访问
- CUDA共享内存配置
- CUDA共享内存同步
toc: true
date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
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2024-03-29 22:22:24
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共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 Dev
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2020-12-26 14:25:00
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在GPU并行编程中，一般情况下，各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态，在各个并行副本之间进行通信和协作，这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制。 共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量，将使这个变量驻留在共享内存中，该变量具有以下特征： 位于线程块的共享存储器空间中与线程块具有相同的生命周期
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2024-06-04 22:39:28
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CUDA底层驱动API 文章目录CUDA底层驱动API1. 上下文2. 模块3. 核函数的执行4. 运行时和驱动程序 API 之间的互操作性5. 驱动入口5.1. 介绍5.2. 驱动函数类型5.3. 驱动函数检索5.3.1. 使用驱动API5.3.2. 使用运行时API5.3.3. 检索每个线程的默认流版本5.3.4. 访问新的 CUDA 功能 本附录假定您了解 CUDA 运行时中描述的概念。
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2023-11-13 21:51:07
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一、常用命令1.查看NVIDIA 版本 nvidia-smi2.查看CUDA版本 nvcc -V二、下载安装相关资源1.CUDA Toolkit CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer选择自己需要的版本点击后进入下图界面 （1）在浏览器复制wget地址，进行下载
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2023-09-06 21:55:38
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CUDA全称(Compute Unified Device Architecture),是 NVIDIA开发的一款用于驱动GPU的统一计算设备架构，包含了许多底层API函数，通常用于GPU的并行计算开发。CPU与GPU的的硬件架构区别两者最大不同在于：CPU有控制单元Control，和算数逻辑单元ALU，负责逻辑性强的事务处理；GPU具有大量的并行化现成网格单元，专注于执行高度线程化的并行处理任务
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2024-02-04 01:06:40
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内存模型使用案例共享内存在核函数中使用如下修饰符的内存，称为共享内存：__share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。因为共享内存是块内线程可见的，所以就有竞争问题的存
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2024-06-24 06:03:31
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ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境（未经测试）参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统：sudo apt update
sudo apt upgrade然后，安装所需的库：通用工具：sudo apt install build-essentia
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2024-01-06 09:27:52
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CUDA技术体系分析CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。一个完整的GPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一
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2023-08-30 22:49:18
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cuda、cudnn环境配置一、cuda、cudnn概念及关系1、什么是cuda？CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题2、什么是cudnn？NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开
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2024-07-06 12:03:35
325阅读
目录CUDA中local memory的上限问题前言local memory的上限测试测试环境CUDA CCUDA Fortranlocal memory的上限CUDA中local memory的上限问题前言在CUDA编程的过程中，核函数以及device属性的函数内声明的局部变量会有限存储在线程独有的寄存器上，若寄存器容纳不下，比如申请了 一个较大的数组，则会存储在local memory中，在一
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2024-03-07 13:21:01
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将待测逻辑放到局部作用域中（确保各析构函数可以在设备重置前释放），在作用域后加上设备重置函数 { // your code } cudaDeviceReset() 可以使用 cuda-memcheck --leak-check full <bin> 进行内存检查 如果遇到 all CUDA-capa ...
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2021-08-10 11:12:00
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# 如何释放Python中的cuda内存
## 概述
本文介绍了如何在Python中释放cuda内存。我们将使用PyTorch库和torch.cuda模块来管理GPU资源，并通过示例代码演示具体步骤。如果你是一名刚入行的开发者，对于释放cuda内存还不太熟悉，本文将帮助你理解这个过程。
## 步骤概述
下面的表格总结了释放cuda内存的步骤。
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| ---
原创
2023-09-21 11:52:16
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# PyTorch CUDA内存设置指南
在深度学习和机器学习领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的CUDA支持，允许我们利用GPU进行加速计算。此文将指导您如何设置和管理CUDA内存，确保程序在GPU上高效运行。
## 流程概览
以下是您在PyTorch中设置CUDA内存的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 07:26:34
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目录一、Pytorch是什么？二、AUTOGRAD三、神经网络四、训练一个分类器五、数据并行一、PyTorch 是什么他是一个基于Python的科学计算包，目标用户有两类为了使用GPU来替代numpy一个深度学习研究平台：提供最大的灵活性和速度开始张量（Tensors)张量类似于numpy的ndarrays，不同之处在于张量可以使用GPU来加快计算。from __future__ import p
# CUDA内存释放的完整指南
随着深度学习和高性能计算的兴起，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了许多开发者的选择。然而，在使用CUDA时，合理的内存管理是非常重要的一环。本文将详细讲解在Python中如何释放CUDA内存，并提供具体步骤和示例代码。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看看释放CUDA内存的一般流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-28 04:11:17
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# Python CUDA内存释放指南
在深度学习和高性能计算领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台及编程模型，允许开发者利用GPU的强大计算能力。Python作为一门广泛用于数据科学和机器学习的语言，配合CUDA库（如PyTorch、TensorFlow等）使得GPU计算变得更加简单。然而，在使用GPU进行计算时
