【GPU编程笔记】CUDA 多进程多线程编程

CUDA 多进程多线程编程

CUDA多进程多线程编程允许多个进程（Processes）或多个线程（Threads）同时利用CUDA进行GPU加速计算。以下是一些关键点和最佳实践。

CUDA设备管理

每个CUDA设备（GPU）可以被多个进程或线程访问，但一次只能被一个进程拥有。
使用cudaSetDevice()来指定一个设备进行操作。

进程间通信

多个进程可以使用CUDA的IPC（进程间通信）功能共享内存。
使用cudaIpcOpenMemHandle()和cudaIpcCloseMemHandle()来共享内存区域。

线程使用

在CUDA中，线程是以线程块（block）的形式组织的，每个线程块中的线程可以执行相同的内核函数。
可以使用__threadfence()或__syncthreads()来同步线程。

多进程编程

每个进程可以独立地初始化和使用CUDA运行时API。
进程间可以使用标准的进程间通信机制来协调对GPU资源的访问。

多线程编程

在单个进程中，可以使用POSIX线程或C++11线程库来创建多线程环境。
确保对CUDA API的调用是线程安全的，例如，避免两个线程同时调用cudaFree()释放同一块内存。

内存管理

CUDA提供了统一内存（Unified Memory），它允许主机和设备之间无需复制即可共享数据。
但是，