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我想测试cudaMalloc和cudaFree是否是同步调用,因此我对CUDA SDK中的“simpleMultiGPU.cu”示例代码进行了一些修改。以下是我更改的部分(未缩进的行):
float *dd[GPU_N];;
for (i = 0; i < GPU_N; i++){cudaSetDevice(i); cudaMalloc((void**)&dd[i], sizeof(float));}
//Start timing and compute on GPU(s)
printf("Computing with %d GPUs...\n", GPU_N);
StartTimer();
//Copy data to GPU, launch the kernel and copy data back. All asynchronously
for (i = 0; i < GPU_N; i++)
{
//Set device
checkCudaErrors(cudaSetDevice(i));
//Copy input data from CPU
checkCudaErrors(cudaMemcpyAsync(plan[i].d_Data, plan[i].h_Data, plan[i].dataN * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, plan[i].stream));
//Perform GPU computations
reduceKernel<<<BLOCK_N, THREAD_N, 0, plan[i].stream>>>(plan[i].d_Sum, plan[i].d_Data, plan[i].dataN);
getLastCudaError("reduceKernel() execution failed.\n");
//Read back GPU results
checkCudaErrors(cudaMemcpyAsync(plan[i].h_Sum_from_device, plan[i].d_Sum, ACCUM_N *sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, plan[i].stream));
cudaMalloc((void**)&dd[i],sizeof(float));
cudaFree(dd[i]);
//cudaStreamSynchronize(plan[i].stream);
}
最佳答案
这两个功能是同步的。
关于cuda - cudaMalloc和cudaFree是同步还是异步调用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13997579/
我面临一个简单的问题,我对 cudaMalloc 的所有调用都失败了,给我一个内存不足错误,即使它只是我分配的一个字节。 cuda 设备可用,并且还有大量可用内存(机器人通过相应的调用进行检查)。 知
我知道 cudaMemcpy 会同步主机和设备,但是 cudaMalloc 或 cudaFree 怎么样? 基本上我想在多个 GPU 设备上异步内存分配/复制和内核执行,我的代码的简化版本是这样的:
我正在尝试使用 cudaMalloc 在 GPU 上分配大量内存:cudaMalloc((void**)&count_d, N*sizeof(long));与 unsigned long N = 99
或者,如果我想确保数组包含全0,是否需要执行cudaMemset()?我在文档中找不到它。 谢谢。 最佳答案 cudaMalloc documentation说: Allocates size byt
我正在尝试修改 CUDA SDK 中的 imageDenosing 类,我需要多次重复过滤器以捕捉时间。但是我的代码不能正常工作。 //开始 __global__ void F1D(TColor *i
我在其他地方读到 cudaMalloc 将跨内核同步。 (例如 will cudaMalloc synchronize host and device? ) 但是,我刚刚测试了这段代码,并根据我在可视
template void gpu_load(T (&data)[N]) { cudaMalloc((void**)data, N*sizeof(T)); } 我这样调用它: float d
我正在尝试将二维矩阵从主机复制到设备。这是我写的 int dev=0; cudaSetDevice(dev); uint16_t * dev_matrix; size_
我正在编写代码,使用 cuSparse 在 GPU 上对数千个稀疏矩阵进行计算。由于 GPU 上的内存有限,我需要一个一个地处理它们,因为剩余的内存被其他 GPU 变量和密集矩阵占用。 我的工作流程(
谁能帮我理解为什么下面的代码会导致段错误?同样,谁能帮助我理解为什么将标记为“坏”的两条线换成标记为“好”的两条线不会导致段错误? 请注意,段错误似乎发生在 cudaMalloc 行;如果我评论出来,
我有一个简单的基于粒子的刚体动力学代码,每个刚体由许多具有质量、位置、速度等的小粒子组成......现在我想将这个 cpu 代码移植到 gpu。 对于结构,我选择使用指针数组 int** d_rigi
内存分配是 GPU 中最耗时的操作之一,因此我想通过使用以下代码调用一次 cudaMalloc 来分配 2 个数组: int numElements = 50000; size_t size = nu
我想让在 CUDA5.0 中将内容从主机复制到设备更加方便。所以我想创建一个函数,将主 vector 作为参数并返回如下结构: template struct devArr { unsign
我已经开始编写一个新的 CUDA 应用程序。然而,我一路上绕了一个有趣的弯路。在变量 x 上调用第一个 cudaMalloc,第一次失败。但是,当我第二次调用它时,它返回 cudaSuccess。最近
我正在尝试找出程序中的错误。它产生 [vaio:10404] Signal: Segmentation fault (11) [vaio:10404] Signal code: Address not
我有一台内存为 2Gb 的 GTX570,当我尝试通过一次 cudamalloc 调用分配超过 804Mb 的内存时,我遇到了麻烦。任何人对为什么会这样有任何想法吗?这是我的第一个电话,所以我怀疑它是
以下代码广泛用于GPU全局内存分配: float *M; cudaMalloc((void**)&M,size); 我想知道为什么我们必须将指针传递给 cudaMalloc,以及为什么它的设计不是这样
我正在为 MATLAB 编写一个 mexFunction,并且我已经让 CUDA MEX 功能与 MATLAB 示例一起运行,没有任何问题。 下面是一个简单的“将数据加载到设备”脚本。它返回 3 条消
这里确实有效,所以我想知道 cuda 是否在线程中动态分配设备上的内存?如果是这样,__device__ malloc 有什么用,因为相比之下这要快得多?我想问的是当您在内核中使用 cudaMallo
我下载了 NVIDIA Computing Toolkit(包含 CUDA 9.0 SDK)。在 SDK 中,有一个名为 cppIntegration 的 Visual Studio 项目。 在cpp
我是一名优秀的程序员,十分优秀!