io - 高效地将大文件(高达 2GB)传输到 CUDA GPU？

Question

我正在开发一个 GPU 加速程序，该程序需要读取可变大小的整个文件。我的问题是，从文件读取并传输到协处理器(CUDA 设备)的最佳字节数是多少？

这些文件可能大至 2GiB，因此创建该大小的缓冲区似乎不是最好的主意。

Answer 1

您可以 cudaMalloc 设备上可以容纳的最大大小的缓冲区。之后，将这种大小的输入数据 block 从主机复制到设备，处理它，复制回结果并继续。

// Your input data on host
int hostBufNum = 5600000;
int* hostBuf   = ...;

// Assume this is largest device buffer you can allocate
int devBufNum = 1000000;
int* devBuf;

cudaMalloc( &devBuf, sizeof( int ) * devBufNum );

int* hostChunk  = hostBuf;
int hostLeft    = hostBufNum;
int chunkNum    = ( hostLeft < devBufNum ) ? hostLeft : devBufNum;

do
{
    cudaMemcpy( devBuf, hostChunk, chunkNum * sizeof( int ) , cudaMemcpyHostToDevice);
    doSomethingKernel<<< >>>( devBuf, chunkNum );

    hostChunk   = hostChunk + chunkNum;
    hostLeft    = hostBufNum - ( hostChunk - hostBuf );
} while( hostLeft > 0 );