CUDA：流优先级实例（C/C++）

最新推荐文章于 2024-12-06 16:51:49 发布
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本文介绍了CUDA中的流优先级特性，用于控制GPU上并行任务的执行顺序。通过设置不同流的优先级，可以优化并行计算性能。文中提供了一个示例，展示如何创建CUDA流，设置优先级，并在GPU上执行内核函数。

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CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以在NVIDIA GPU上进行高性能的并行计算。在CUDA中，流（stream）是一种执行操作的抽象概念，可以将任务划分为多个流并并行执行。为了更好地控制任务的执行顺序，CUDA提供了流优先级（stream priorities）的特性。本文将介绍如何使用流优先级来控制CUDA中任务的执行顺序，并提供相应的源代码。

首先，我们需要包含CUDA的头文件和相关的库：

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

接下来，我们定义一个CUDA内核函数，用于在GPU上执行并行任务。这个内核函数将简单地输出一条消息

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MATLAB信号处理应用指南：理论与实例完美结合
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CUDA从入门到放弃（七）：流（ Streams）应用程序通过流来管理并发操作，流是一系列按顺序执行的命令。不同的流可能无序或并发地执行命令，但此行为并不保证。流上的命令在依赖关系满足时执行，这些依赖可能来自同一流或其他流。同步调用（synchronize call）可以确保所有启动的命令已完成。任何 CUDA 操作都存在于某个 CUDA 流中，要么是默认流（default stream），也称为空流（null stream），要么是明确指定的非空流。
【CUDA】Stream and Event
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kernel level，即一个 kernel 或者一个 task 由许多 thread 并行的执行在GPU上。Stream的概念是相对于后者来说的，Grid level是指多个 kernel 在一个 device 上同时执行（一个 Grid 中的 Block 可以在多个 SM 中执行）
cuda——使用stream
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/*对stream的介绍*/ #include #define N 1024*1024//每次从CPU传输到GPU的数据块大小 #define M N*10//CPU上的总数据量 /*测试设备是否支持边执行核函数边复制数据*/ bool support_overlap(){ cudaDeviceProp prop; int preDev; cudaGetDevice(&preDev);
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CUDA 学习笔记 —— （九）Stream详解
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核函数的并发执行，在下面需要注意的是，流与流之间通过事件来同步，即一个流等待另一个流执行完某个操作后再进行下一步操作，这时，创建事件时，应该使用：checkCudaErrors(cudaEventCreateWithFlags(&(kernelEvent[i]), cudaEventDisableTiming));使用时应该是：当前流等待上一个流运行后当前流再执行： for (int i=0;
File "C:\Users\HT\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 40, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow as _pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\HT\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 88, in <module> raise ImportError( ImportError: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\HT\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 73, in <module> from tensorflow.python._pywrap_tensorflow_internal import * ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tensorflow_internal: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common causes and solutions. If you need help, create an issue at https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues and i
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### TensorFlow 安装与依赖冲突问题分析 在安装 TensorFlow 时，可能会遇到多种类型的错误，包括但不限于依赖冲突和 DLL 加载失败等问题。这些问题通常源于以下几个方面的原因： #### 1. **依赖冲突** 当前环境中已经存在的某些包可能导致版本不兼容的问题。例如，`grpcio` 的版本可能不符合 TensorFlow 所需的范围。如果之前通过 pip 在系统范围内安装过 TensorFlow，则需要先卸载它以避免与 Conda 环境中的安装产生冲突[^1]。 #### 卸载现有 TensorFlow 针对 Python 2 和 Python 3 不同版本，可分别执行以下命令： ```bash # Python 2 pip uninstall tensorflow # Python 3 pip3 uninstall tensorflow ``` 这一步骤非常重要，因为它确保了不会因优先级较高的系统 `site-packages` 中的内容而导致 Conda 环境失效。 #### 2. **DLL 加载失败** 错误信息提到 `pywrap_tensorflow_internal.dll` 文件加载失败，这通常是由于缺少必要的编译器运行时库或其他动态链接库引起的。这种问题可以通过重新配置构建环境或更新相关依赖来解决。 - **检查 Microsoft Visual C++ Redistributable** 是否已正确安装。TensorFlow 需要特定版本的 MSVC Runtime Libraries 支持才能正常工作。 下载地址：https://support.microsoft.com/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads - **确认 CUDA 和 cuDNN 设置适当（针对 GPU 用户）**。如果你正在使用带有 GPU 支持的 TensorFlow 版本，请务必按照官方指南精确匹配对应的驱动程序、CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK 版本[^2]。 #### 3. **Python 解释器路径** 正确指定 Python 解释器的位置也很关键。特别是在混合使用多个 Python 实例的时候，应该明确指出哪个解释器被用来确定 PL/Python 构建所需的依赖关系。此外，选择 Python 2 或 Python 3 将直接影响可用的语言变体形式[^2]。 #### 综合解决方案建议 ##### 方法 A: 使用 Virtual Environments (推荐) 创建一个新的虚拟环境专门用于该项目可以最大限度地减少与其他项目的相互干扰风险。 ```bash # 创建名为 'tf_env' 的新虚拟环境 python -m venv tf_env # 激活虚拟环境 source tf_env/bin/activate # Linux/macOS .\tf_env\Scripts\activate.bat # Windows # 更新 pip 并安装所需版本的 TensorFlow pip install --upgrade pip pip install tensorflow==2.18.1 ``` ##### 方法 B: 强制重写 grpcio 版本 如果必须保留现有的 TensorFlow 安装而不想更改太多设置，也可以尝试强行替换掉引发冲突的那个 `grpcio` 版本。 ```bash pip install grpcio==1.49.1 --force-reinstall ``` ##### 方法 C: 调整 PATH 变量顺序 修改系统的环境变量 `PATH` ，把 Conda 提供的目录放在前面，这样就能保证总是优先选用由 Conda 控制的那些模块而不是来自全局位置的副本。 --- ###
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