使用cuMemMap API进行CUDA进程间通信的示例编程

最新推荐文章于 2025-09-16 17:28:10 发布
最新推荐文章于 2025-09-16 17:28:10 发布
阅读量450 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 人工智能 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeRoarX/article/details/132903738
编程 专栏收录该内容
413 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了CUDA进程间通信的重要概念，并通过一个示例详细阐述了如何使用cuMemMap API实现在不同CUDA进程间的内存映射和数据交换。示例包括CUDA内核函数、主函数的创建，以及在多个GPU上并行执行计算的过程，展示了高效的数据传输和通信。

使用cuMemMap API进行CUDA进程间通信的示例编程

在CUDA编程中，进程间通信（Inter-Process Communication，IPC）是一个重要的概念，它允许不同的CUDA进程在共享内存中交换数据。cuMemMap API是CUDA提供的一种用于实现进程间通信的工具，它允许不同的CUDA进程将内存映射到共享内存中，从而实现数据的共享和交换。

下面我们将通过一个示例来演示如何使用cuMemMap API进行CUDA进程间通信。我们将创建两个CUDA进程，每个进程将在不同的GPU上执行计算，并通过cuMemMap API在它们之间进行数据传输。

首先，我们需要引入必要的CUDA头文件和cuMemMap API。

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
精选资源
CUDA-Programming.rar_CUDA中文手册_cuda_cuda编程
09-23
本手册4.0版本可能涵盖了CUDA编程的基本概念、编程模型、内存管理、并行计算策略、性能分析以及API使用等内容，对于学习CUDA编程的初学者来说，是一份非常实用的参考资料。通过阅读和实践手册中的示例，读者可以逐步...
Cuda C 编程指南（程润伟）
11-06
4. **同步与通信**：在GPU上的线程间通信和同步是CUDA编程中的挑战。理解和使用cudaThreadSynchronize、__syncthreads()等函数是确保正确执行的重要部分。 5. **并行算法设计**：CUDA编程涉及到将问题分解为并行...
CUDA：使用cuMemMap API和每个GPU一个进程进行计算的进程间通信实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 459
CUDA：使用cuMemMap API和每个GPU一个进程进行计算的进程间通信实例
IPC(Inter-Process Communication)进程间通信总结
modi000的博客
06-06 1096
1、进程间通信分为： 同一台主机上的进程间通信； 不同主机上的进程间通信； 2、
CUDA IPC 是什么？
最新发布
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
09-16 732
CUDA IPC（Inter-Process Communication，进程间通信）是指在 CUDA 编程中，让不同的进程之间能够高效地共享 GPU 资源（比如显存 buffer、设备句柄等）的一套机制。它常用于多进程并发、分布式训练等场景，让多个进程能在同一个 GPU 上高效协作。
CUDA C编程（三十三）多GPU上的点对点通信
AAAA202012的博客
03-13 2490
  本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况： 两个GPU之间的单向内存复制； 两个GPU之间的双向内存复制； 内核中对等设备内存的访问。 实 现 点 对 点 访 问 首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示： inline void enableP2P(int ngpus){ for(int i = 0; i < ngpus; i++){ cudaSetDevice(i); for(int j = 0; j < ngpus; j+
CUDA通信机制
小北的家
08-25 5503
CUDA体系架构支持怎么样的通信方法呢？往下看喽@_@1.       __syncthreads()Block内的线程同步。Block内所有线程都执行到这一位置(BAR指令)，先到的要等后来的，到齐了后再继续后面的任务。执行结果对block内所有线程可见2.       Memory Fencel  __threadfence()Grid内的线程同步。保证该语句前的，gr
Caffe 初学拾遗(六) CUDA 线程通信
ColdCode's Hello World~
09-22 1430
Original Source: http://blog.youkuaiyun.com/augusdi/article/details/12833235 一些CUDA编程的简单示例程序，笔者在此进行了整理说明： 1.线程通信： 理论上，各个线程所进行的处理是互不相关的，即两个线程不会产生交集（向量点积，向量加运算）。 在实际中，各个线程不再是相互独立的，而
GPU高性能编程CUDA实战—示例代码
10-28
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（Graphics Processing Unit）的强大计算能力进行科学计算、数据分析、机器学习等多个领域的高...
精选资源
CUDA并行程序设计 GPU编程指南-中文英文高清完整版（各500+页）
07-15
CUDA并行程序设计 GPU编程指南-中文英文高清完整版（各500+页）
CUDA通信模式
milk_and_bread的博客
09-21 368
什么是通信模式 在多个线程合作解决一个问题。多线程控制，需要相互之间的交互。遇到如下问题 同一个空间被多个线程读取 同一个空间被多个线程写入 相邻的空间进行交换 通讯模式 映射Map 输入数据与输出数据一一对应的情况下为映射模式 聚合gatter 一个线程读取多个内存空间的值，求平均写入空间。常用于神经网络的中池化。并行化有利于神经网络计算。 分散scatter 应用：神经网络中的反卷积 模板stencil(以固定模式读取相邻的内存数值) 以固定的模板读取数值。 转置transpose 压
基于CUDA和TCP通信的大数据双机加速计算（CUDA加速、内存优化、TCP多机协同）
hdlwyt的博客
01-16 4001
1 环境/技术简介 1.1 程序运行环境 1) server端计算机 操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS 运行环境：VSCode或Bash终端 2) client端计算机 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS 运行环境：VSCode或Bash终端 1.2 硬件配置 1) server端计算机 CPU：Intel CoreTM i7-8700K CPU @ 3.70GHz×12 GPU：NVIDIA TITAN Xp COLLECTORS EDITION 2) c
cuda多线程间通信
weixin_30696427的博客
10-06 482
1 #include "cuda_runtime.h" 2 #include "device_launch_parameters.h" 3 4 #include <stdio.h> 5 #include <time.h> 6 #include <stdlib.h> 7 8 #define MAX 120 ...
CUDA
Find的博客
05-27 373
CUDA视频点击打开链接
进程通信IPC
下家山的博客
01-17 1023
  进程通信IPC                    作者：下家山 一：管道popen 我们在学习进程的时候，看到一种在两个进程间发送消息的非常简单的方法：使用信号量。我们创建通知事件，通过它引起响应，但传送的信息只限于一个信号值。 在本章，我们将介绍管道，通过它进程之间可以交换更有用的数据。 1.1 什么是管道 当一个进程链接数据流到另一个进程时，我们使用管道，通常是把一个进程...
cuda 学习 | GPU硬件与并行通信模式
Yan_Joy的博客
03-31 4657
通信方式通信方式主要以课程截图为主……Map 这是一种一一对应的方式。Gather 多对一的方式。Scatter 一对多的方式。Stencil 模板，多对多的方式。 图中左中为输入，左下为输出，不同颜色为不同线程的读取、输出位置。Transpose 转置操作，改变形状、顺序等。 进行合理的顺序改变在数据读取速度上会提升速度。GPU结构从大到小来说，结构为： Kernel -》 B
共享CUDA内存
吴建明wujianming_110117
12-26 920
共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 DeviceNDArray.get_ipc_handle（） 返回一个IpcArrayHandle对象，该对象可以安全地序列化并传输到另一个进程以共享本地分配。 注意：此功能仅在Linux上可用。 类numba.cud
CUDA虚拟内存管理
专注于人工智能领域的小何尚
02-09 1713
但是，分配的内存无法根据用户的内存需求调整大小。为了增加分配的大小，用户必须显式分配更大的缓冲区，从初始分配中复制数据，释放它，然后继续跟踪新分配的地址。保留的虚拟地址范围可以映射到属于系统中任何设备的内存块，从而为应用程序提供由属于不同设备的内存支持和映射的连续 VA 范围。描述了要分配的内存的属性，例如分配的位置、分配是否要共享给另一个进程（或其他图形 API），或者要分配的内存的物理属性。风格的分配不同，后者返回一个指向 GPU 内存的指针，该指针可由在设备上执行的 CUDA 内核直接访问。
第9章 多GPU编程
weixin_47955824的博客
03-04 9496
多GPU管理； 跨多GPU执行核函数； GPU间的叠加计算和通信； GPU间的同步； 使用CUDA-aware MPI交换数据； 使用GPU Direct RDAM的CUDA-aware MPI交换数据； 跨GPU加速集群扩展应用程序； 理解CPU和GPU的亲和性；
CUDA并行编程：GPU加速技术示例
本文将介绍GPU CUDA编程的基本概念、相关技术以及如何通过GPU Kernel的使用来加速程序。 ### CUDA概述 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构。它允许开发者使用C、C++...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值