使用CUDA的GPU按流排序进行内存分配实例

使用CUDA的GPU按流排序进行内存分配实例

在GPU上进行内存分配是一项关键的任务，尤其是在大规模并行计算时。为了优化内存分配的性能，我们可以使用CUDA提供的cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API来进行按流排序的内存分配，以提高内存分配的效率。

下面是一个简单的示例代码，展示如何使用这些API来进行内存分配：

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

using namespace std;

int main() {
    const int numStreams = 4; // 定义4个流
    const int bufferSize = 1024; // 定义每个缓冲区的大小
    cudaStream_t stream[numStreams]; // 定义存储流的数组
    char *buffer[numStreams]; // 定义存储缓冲区指针的数组

    // 初始化CUDA流
    for (int i = 0; i < numStreams; ++i) {
        cudaStreamCreate(&stream[i]);
    }

    // 根据每个流创建缓冲区并分配内存
    cudaMemPool_t memPool;
    cudaMemPoolCreate(&memPool, bufferSize * numStreams, 0);
    for (int i = 0; i < numStreams; ++i) {
        cudaMemPool