CUDA：实现设备与主机内存传输重叠的示例程序

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本文介绍了如何在CUDA编程中利用异步内存传输和流，实现内核执行与设备/主机内存传输的重叠，以提高程序执行效率。示例代码展示了一个CUDA内核函数计算数组平方，通过创建CUDA流，同步内核执行和数据传输，从而实现内存传输与计算的并行，这对于图像处理和科学计算等场景尤其有益。

CUDA：实现设备与主机内存传输重叠的示例程序

在CUDA编程中，设备与主机之间的数据传输通常是一个较为昂贵的操作。为了提高性能，可以通过将内核执行与设备/主机内存传输重叠来实现并行处理。本文将介绍如何使用CUDA实现这种重叠，并提供相应的示例代码。

CUDA中的内核执行与设备/主机内存传输重叠是通过使用异步内存传输和流来实现的。具体而言，可以使用CUDA的异步内存传输函数（如cudaMemcpyAsync）来启动设备与主机之间的数据传输，然后在传输进行的同时执行内核函数。这样可以充分利用设备和主机之间的并行性，提高程序的执行效率。

下面是一个示例程序，展示了如何在CUDA中实现设备与主机内存传输重叠：

#include <stdio.h>

// CUDA内核函数
__global__ void kernel(int *input, int *output, int size)
{
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    if (tid < size)
    {
        output[tid] = input[tid] * input[tid];
    }
}

int main()
{
    int size = 1024;
    int *hostInput, *hostOutput;
    int *deviceInput, *deviceOutput;

    // 为主机和设备分配内存
    hostInput = (int *)malloc(size * sizeof(int));

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