CUDA编程：对等访问分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的流有序内存的示例

最新推荐文章于 2025-09-09 11:36:29 发布
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本文提供了一个CUDA编程示例，详细解释如何实现对等访问分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的内存。通过异步内存分配、流管理，以及内核函数的使用，演示了在多GPU间的内存交互。

CUDA编程：对等访问分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的流有序内存的示例

在CUDA编程中，对等访问是一种在多个GPU流之间进行内存交互的方法。通过使用CUDA的异步内存分配和流有序内存管理API，我们可以实现对分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的内存进行对等访问。在本文中，我将为您提供一个详细的示例，包括相应的源代码，以帮助您理解如何实现这一功能。

首先，让我们看一下所需的头文件和CUDA的初始化代码：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#
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CUDA：实现对等访问流有序内存的示例代码
techDM的博客
08-24 257
在示例代码中，我们首先创建了两个流stream1和stream2，并在stream1中异步地分配设备内存。最后，在stream2中使用cudaMemcpyAsync函数将结果从设备内存复制回主机内存，并等待stream2中的操作完成。总结一下，本文介绍了如何使用CUDA中的cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API实现流有序内存的对等访问，并提供了相应的示例代码。本文将介绍如何使用CUDA中的cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API实现流有序内存的对等访问。
使用CUDA的GPU按流排序进行内存分配实例
ByteBuster的博客
08-26 374
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。上述代码创建了4个流，并使用cudaMemPool系列API在GPU上分配了4个大小为1024字节的缓冲区。通过使用按流排序的内存分配，我们可以最大限度地提高GPU的资源利用率，并且能够在多个流之间更好地共享设备内存。使用CUDA的GPU按流排序进行内存分配实例。
CUDA内存分配函数cudaMalloc深度解析
最新发布
使者大牙ℂypher的博客
09-09 1195
cudaMalloc深度介绍
CUDA统一内存分析
吴建明wujianming_110117
12-16 915
CUDA统一内存分析 PascalMIG 如 NVIDIA Titan X 和 NVIDIA Tesla P100 是第一个包含页 GPUs 定额引擎的 GPUs ，它是统一内存页错误处理和 MIG 比率的硬件支持。提供了一个很好的机会来学习更多的统一内存。 快 GPU ，快内存…对吗？ 正确的！ 首先，将重新打印在两个 NVIDIA 开普勒 GPUs 上运行的结果（一个在笔记本电脑上，一个在服务器上）。 现在尝试在一个非常快的 Tesla P100 加速器上运行，它基于pascalgp100GPU 。
CUDA：通过简单内核对分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的流有序内存进行对等访问的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 473
CUDA：通过简单内核对分配了cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API的流有序内存进行对等访问的实例
CUDA：使用cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API在GPU上按流排序的内存分配的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 879
CUDA：使用cudaMallocAsync和cudaMemPool系列API在GPU上按流排序的内存分配的实例
CUDA入门——cudaMalloc函数的理解
CaiYuxingzzz的博客
11-03 1万+
关于CUDA中cudaMalloc函数的参数问题 很多小伙伴在学习CUDA时接触到的第一个API：cudaMalloc会有疑问，第一个参数为地址指针。关于这个地址指针，今天通过这篇文章阐述我的理解。 cudaMalloc的原型为: cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size) 这个API与C语言中的malloc大同小异。malloc用法为： int *a = (int )malloc(nsizeof(int))，返回的是一个int型指针，指向大小为n个
Qwen2-VL出现RuntimeError: CUDA error: too many resources requested for launch CUDA kernel errors的解决方案
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RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx 解决方案
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06-12 8万+
本文主要介绍了RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx 解决方案，希望能对学习pytorch的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
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weixin_67051070的博客
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主要区别:总结:
cudaMalloc( )
qq_42996149的博客
11-10 776
如何理解cudaMalloc()
han_hhh的博客
09-26 1720
之前没怎么用指针，就很少去搞清楚指针取址这些的内涵。导致现在用起来很费劲，就去补一补之前的知识 cudaMalloc() int *dev_a; //dev_a是一个指针，指向int型变量，存储在主存上，他的内容就是所指变量的地址 size_t size=1024*sizeof(int); cudaMalloc((void**) &dev_a,size); 为什么是&dev_a而不是dev_a？ dev_a是一个指针，存储在主存上；size为一个1024个int的一维数组大小 cu
CUDA中的Stream Ordered Memory Allocator详解
专注于人工智能领域的小何尚
03-17 1264
Stream Ordered Memory Allocator是一种基于CUDA流（stream）的内存分配机制。它允许开发者在特定的CUDA流中分配和释放内存，从而确保内存操作的顺序性与流的执行顺序一致。这种机制特别适用于需要频繁分配和释放内存的应用程序，例如深度学习推理、图像处理等。传统的CUDA内存分配（如cudaMalloc和cudaFree）是全局的，不依赖于任何流。这意味着内存的分配和释放可能会与流的执行顺序不一致，从而导致潜在的性能问题或竞态条件。
10.CUDA编程手册中文版---附录F流序内存分配
专注于人工智能领域的小何尚
04-21 1万+
附录F 流序内存分配 F.1. Introduction 使用 cudaMalloc 和 cudaFree 管理内存分配会导致 GPU 在所有正在执行的 CUDA 流之间进行同步。 Stream Order Memory Allocator 使应用程序能够通过启动到 CUDA 流中的其他工作（例如内核启动和异步拷贝）来对内存分配和释放进行排序。这通过利用流排序语义来重用内存分配来改进应用程序内存使用。分配器还允许应用程序控制分配器的内存缓存行为。当设置了适当的释放阈值时，缓存行为允许分配器在应用程序表明它愿
cuda学习笔记3——cuda常用内存相关函数及其使用示例
耶律大石的博客
12-16 2438
（4）与C中的memcpy()一样，以同步方式执行，即当函数返回时，复制操作就已经完成了，并且在输出缓冲区中包含了复制进去的内容。（2）函数作用：与c语言中的memcpy函数一样，只是此函数可以在主机内存和GPU内存之间互相拷贝数据。（2）函数作用：与c语言中的free()函数一样，只是此函数释放的是cudaMalloc()分配的内存。（2）函数用处：与C语言中的malloc函数一样，只是此函数在GPU的内存你分配内存。可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数；
cudaMalloc((void** devPtr,size_t size),内存申请用void**的原因总结(二)
deep_love1314的博客
05-15 1623
一、前言 上一篇文章，我觉得还是有点不是很理解，因此这里继续学习记录一下： 我们参考这篇博客：【CUDA】分配内存使用void**_TwT520Ly的博客-优快云博客 在CUDA分配内存的时候，都是使用void**进行内存的分配。 我这里自己写了一段代码进行malloc测试： #include <stdlib.h> #include<iostream> void memory(int* p) { std::cout << "p
CUDA:常用函数1
weixin_39244242的博客
02-01 3061
CUDA 提供了许多用于并行计算和 GPU 编程的函数和 API。以下是一些 CUDA 编程中常用的函数：cudaMalloc(): 用于在 GPU 上动态分配内存。cudaMemcpy(): 用于在 GPU 和 CPU 之间复制数据。cudaMemset(): 用于将 GPU 内存中的字节设置为特定值。cudaThreadSynchronize(): 用于同步当前线程块的所有线程。cudaDeviceSynchronize(): 用于同步所有 GPU 操作。
cuda笔记-第一个cuda程序
IT1995的博客
12-09 1294
这里先说明下一些基本概念： 释放GPU中的内存cudaFree() CUDA函数的定义： __global__：定义在GPU上，可以在CPU上调用的函数； __device__：定义在GPU上，由GPU调用函数； __host__：在CPU上定义的函数，一般与__device__一起用 在GPU上开辟空间：cudaMalloc(**devPtr, byte_size) 如： int *gpu_int; cudaMalloc((void**)&gpu_int, sizeo..
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