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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文章目录1. 内存结构2. GPU device内存2.1 寄存器(Registers)2.2 本地内存(Local Memory)2.3 共享内存(Shared Memory)2.4 常量内存(Constant Memory)2.5 纹理内存(Texture Memory)2.6 全局内存(Global Memory)3. CPU Host内存 1. 内存结构在CUDA中可编程内存的类型有：寄
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2024-02-19 18:04:52
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类似于这个例子 #include <iostream> using namespace std; void sw(int a,int b) { int tmp=a; a=b; b=tmp; } void sw1(int* a,int* b) { int tmp; tmp=*a; *a=*b; *b=
原创
2022-01-20 11:44:03
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GLobal memory的load/store都要经过L2缓存（在计算能力 < 3的卡还有L1缓存），所以目前的主流卡基本上都已经没有L1缓存了，所以后面就只以L2缓存为例.对齐寻址和临近寻址： Global memory在与L2做数据传输的最小单位为32bytes，称为L2 cahce line size. 例如有一段64bytes的global memory，如果warp
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2024-03-06 13:02:33
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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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一般的数据复制到的显卡内存的部份，称为 global memory int* gpudata, *result; cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE); cudaMalloc((void**) &result, sizeof(in
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2023-12-27 11:32:15
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纹理绑定有两种，一个是绑定到线性内存就是用cudaMalloc();cudaMemcpy();开辟的内存空间，另一种是绑定到cudaMallocArray， cudaMemcpyToArray开辟到的二维数组或者三维数组。 先说比较简单的就是绑定到cudamalloc开辟到的内存空间。 首先是纹理声
原创
2022-03-22 14:02:18
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知道了CUDA编程基础，我们就来个简单的实战：利用CUDA编程实现两个向量的加法。在实现之前，先简单介绍一下CUDA编程中内存管理API。首先是在device上分配内存的cudaMalloc函数。cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size);这个函数和C语言中的malloc类似，但是在device上申请一定字节大小的显存，其中devPtr是指
常量内存：CUDA C 可以使用全局内存，共享内存和常量内存常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据，64kb常量内存的声明方法和共享内存是类似的，在变量前加上 __constant__ 修饰符，常量内存不需要先定一个指针，然后使用 cudaMalloc() 来为指针分配 GPU 内存，当我们将其修改为常量内存的时候，不在需要调用 cudaMalloc() 函数或者 cudaFree()
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2024-06-28 19:47:05
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CUDA内存操作函数 刚刚接触cuda编程，涉及Nvidia的GPU编程模式，主要第一步要考虑GPU与CPU的内存交互与操作。下面简单介绍一下主要的几个CPU与GPU函数分析： 介绍一个常用称呼，CPU上面的一般称作Host，GPU称作Device设备的名词。下面我们分别看一下Host与Device拷贝函数的源码：malloc()与cudaMalloc()函数 cudaMalloc()函数负
在之前的案例中, 我们把M, N两个矩阵通过cudaMalloc()开辟然后cudaMemcpy()把数据从Host搬到Device上, 这里其实用的是Global
原创
2024-08-07 10:05:57
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一：核函数调用与参数传递 1：设备指针 1）可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数 2）可以用cudaMalloc()分配的指针在设备上进行内存读写操作 3）可以将设备指针传递给在主机上执行的函数 4）不能在主机代码中使用设备指针对内存进行读写操作二：设备属性 1：使用 1）当编写支持双精度浮点数的应用程序时需要查询支持该功能的设备三：共享内存与同步 1：对
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2024-06-28 11:03:54
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文章目录1.1 主机和设备1.2 什么是kernel？1.3 设置kernel call参数【核心调用】1.4 CUDA API函数1.4.1 \_\_global\_\_1.4.2 cudaMalloc1.4.3 cudaMemcpy1.4.4 cudaFree1.5 向CUDA传递参数1.5.1 传值1.5.2 传引 Author : Kevin Copyright : Kevin Ren f
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2024-06-11 09:54:40
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今天本来想写一个矩阵的卷积运算的，但是果真自己动手写代码就遇到各种问题了。本来想在GPU中生成一个下面的Matrix结构体，再让GPU做运算。structMatrix
{
float* dptr;
introw;
intcol;
} 初始代码：Matrix*m;
HANDLE_ERROR(cudaMalloc( (void**)
CUDA编程是有一定的流程和套路的 图1 CUDA程序流程 常用CUDA函数说明 1. __host__ cudaError_t cudaMalloc(void **devPtr, size_t size) 该函数主要用来分配设备上的内存（即显存中的内存）。该函数被声明为了__host__，即表示被host所调用，
CUDA程序优化之数据传输一、设备端和主机端的数据相互拷贝二、不同的内存分配/传输方式，传输效率有何不同？（1）常规方式传输：cudaMemcpy（2）高维矩阵传输：cudaMemcpy2D/cudaMalloc3D（3）异步传输：cudaMemcpyAsync / cudaMemcpy2DAsync / cudaMemcpy3DAsync（4）锁页内存（Page-locked）（5）零拷贝内存
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2024-07-09 10:35:09
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【现象描述】GPU上网络运行过程中出现OOM（显存不足），报错日志中有如下信息：cudaMalloc failed, ret[2], out of memory或者：memory isn't enough and alloc failed【原因分析】网络训练过错中出现显存不足的原因很多，后续遇到我会持续补充，当前遇到的一些原因如下：1.卡被占用，导致可用显存变小了。2.网络训练batchsize过
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2023-11-28 13:04:53
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global memoryCUDA 不同的显存，他们各自有不同的范围，生存期和缓存行为。设备DRAM中的global memory，用于主机和设备之间的传输以及用于内核的数据输入和输出。global 表明作用域，可以被host和device一起访问。可以使用__device__声明说明符在global（变量）范围内声明global memory，或使用cudaMalloc（）动态分配并分
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2024-10-22 10:40:45
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前言本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数。( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实现
由于没有使用profiler,仅仅通过简单的传输函数测试，如下测试了10000个点，1000000个点，100000000个点的速度：均按时钟周期来计时，通过MAX调整数据int main(){ clock_t start,finish; int *d_data,*h_data; h_data = (int *)calloc(MAX, sizeof(int)); memset(h_data,0,MAX*sizeof(int)); cudaMalloc((void **) &d_data,MAX*sizeof(int)); start = clock(); ...
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2013-10-30 16:51:00
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