页锁定内存:
cudaHostAlloc()分配页锁定内存,页锁定内存也称为固定内存或不可分页内存,它有一个重要的属性:操作系统将不会对这块内存分页并交换到磁盘上,从而确保了该内存始终驻留在物理内存中。
流:
cuda流用于任务的并行。任务并行性是指并行执行两个或多个不同的任务,而不是在大量数据上执行同一个任务的数据并行性。比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度。
示例:
#include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #define N (1024*1024) #define DATA_SIZE (N*20) __global__ void add(int *a,int *b,int *c){ int idx=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x; if(idx<N){ int idx1=(idx+1)%256; int idx2=(idx+2)%256; float as=(a[idx]+a[idx1]+a[idx2])/3.0f; float bs=(b[idx]+b[idx1]+b[idx2])/3.0f; c[idx]=(as+bs)/2; } } int main(){ cudaDeviceProp prop; int whichDevice; cudaGetDevice(&whichDevice); cudaGetDeviceProperties(&prop,whichDevice); if(!prop.deviceOverlap){ printf("Device not overlap...."); return 0; } int *a,*b,*c; int *a1,*b1,*c1; int *a_host,*b_host,*c_host; cudaEvent_t start,end; float elapsedTime; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&end); cudaEventRecord(start,0); cudaStream_t stream0,stream1; cudaStreamCreate(&stream0); cudaStreamCreate(&stream1); cudaMalloc((void **)&a,N*sizeof(int)); cudaMalloc((void **)&b,N*sizeof(int)); cudaMalloc((void **)&c,N*sizeof(int)); cudaMalloc((void **)&a1,N*sizeof(int)); cudaMalloc((void **)&b1,N*sizeof(int)); cudaMalloc((void **)&c1,N*sizeof(int)); cudaHostAlloc((void **)&a_host,DATA_SIZE*sizeof(int),cudaHostAllocDefault); cudaHostAlloc((void **)&b_host,DATA_SIZE*sizeof(int),cudaHostAllocDefault); cudaHostAlloc((void **)&c_host,DATA_SIZE*sizeof(int),cudaHostAllocDefault); for(int i=0;i<DATA_SIZE;i++){ a_host[i]=i; b_host[i]=i; } for(int i=0;i<DATA_SIZE;i+=N*2){ cudaMemcpyAsync(a,a_host+i,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice,stream0); cudaMemcpyAsync(a1,a_host+i+N,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice,stream1); cudaMemcpyAsync(b,b_host+i,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice,stream0); cudaMemcpyAsync(b1,b_host+i+N,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice,stream1); add<<<N/256,256,0,stream0>>>(a,b,c); add<<<N/256,256,0,stream1>>>(a1,b1,c1); cudaMemcpyAsync(c_host+i,c,N*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost,stream0); cudaMemcpyAsync(c_host+i+N,c,N*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost,stream1); } cudaStreamSynchronize(stream0); cudaStreamSynchronize(stream1); cudaEventRecord(end,0); cudaEventSynchronize(end); cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,start,end); printf("tie===%3.1f ms\n",elapsedTime); cudaFreeHost(a_host); cudaFreeHost(b_host); cudaFreeHost(c_host); cudaFree(a); cudaFree(b); cudaFree(c); cudaFree(a1); cudaFree(b1); cudaFree(c1); cudaStreamDestroy(stream0); cudaStreamDestroy(stream1); return 0; }
注:硬件在处理内存复制和核函数执行时分别采用了不同的引擎,因此我们需要知道,将操作放入流中队列中的顺序将影响着CUDA驱动程序调度这些操作以及执行的方式。 因此在将操作放入流的队列时应该采用宽度优先方式,而非深度优先方式。
参考:《GPU高性能编程CUDA实战》
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