基于CUDA流的内核执行与数据复制重叠的实例

基于CUDA流的内核执行与数据复制重叠的实例

在CUDA编程中，我们通常需要将数据从主机内存复制到设备内存中，并从设备内存中复制数据回主机内存中。这些数据传输操作通常是计算密集型任务中的瓶颈，因为它们涉及到主机和设备之间的PCIe总线，会导致较长的延迟和低效率。

为了提高CUDA程序的性能，我们可以使用异步数据传输来实现重叠数据传输和内核执行。重叠数据传输和内核执行意味着我们可以同时在GPU上执行计算和数据传输操作。这种方法可以显著减少GPU的闲置时间，从而提高程序的性能。

下面是一个使用CUDA流实现内核执行和数据传输重叠的示例程序。该程序使用异步数据传输和CUDA流来实现内核执行和数据传输的重叠：

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

__global__ void kernel(float *input, float *output, int size)
{
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < size)
    {
        output[idx] = input[idx] * input[idx];
    }
}

int main()
{
    const int ARRAY_SIZE = 1024 * 1024;
    const int ARRAY_BYTES = ARRAY_SIZE * sizeof(float);

    // Alloca