使用线程和流实现的统一内存数据操作示例

使用线程和流实现的统一内存数据操作示例

在GPU编程中，统一内存是一个非常有用的特性，它可以在CPU和GPU之间自动管理内存。本文将演示如何使用线程和流实现在统一内存中读写数据。

首先，我们需要定义一个大小为N的数据数组，并将其作为统一内存分配。我们可以使用cudaMallocManaged（）函数来进行分配。这个函数返回一个指针，该指针可以被CPU和GPU同时访问。

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

const int N = 1024;

int main()
{
    int* data;
    cudaMallocManaged(&data, N*sizeof(int));
}

接下来，我们可以使用cudaMemsetAsync（）函数将数据数组中的所有元素设置为0。这个函数可以异步地在GPU上执行。

cudaMemsetAsync(data, 0, N*sizeof(int));

接着，我们创建一个名为“Kernel”的cuda函数，该函数将按顺序计算数据数组中的每个元素的平方。

__global__ void Kernel(int* data, int N)
{
    int idx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < N) {