CUDA Samples学习笔记1——Utilities_asyncAPI

最新推荐文章于 2025-06-24 09:02:02 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： cuda gpu
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huhuzzz/article/details/60326043
本文深入探讨了CUDA中Streams的概念及其应用。重点介绍了default stream与non-default stream的区别，并解释了它们如何影响数据传输与kernel的执行。同时，文章还讨论了cudaEventRecord与cudaEventQuery的用法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

讲了CPU和GPU执行时的Overlap（重叠）的问题。先要了解CUDA中的Stream，一个Stream中的操作是由主机代码发布的一系列在设备上发布的操作，必须确保顺序执行。不同的Streams里面的操作可以交叉操作或者并发执行。设备的操作分为数据传输和kernels。

Stream分为default stream和non-defaultstream。当我们没有指定stream时，使用的就是默认stream，否则就是non-default stream。区别是什么呢？

从设备角度来看，默认stream是synchronizing（同步）的，指的是：no operation in the default stream will begin until all previouslyissued operation in any stream on the device have completed, and an operationin the default stream must complete before any other operation(in any stream onthe device)will begin，里面的in anystream 包括default stream和non-default stream。

从主机角度来看，default stream中的数据传输是阻塞，同步的，而non-default stream中的数据传世非阻塞的，不同步的，但是kernels不管是在默认还是非默认的stream中都是非阻塞不同步的。我认为从主机角度的区别在这个例子中是关键。

在default stream中数据传输使用cudaMemcpy，而在non-default stream中使用cudaMemcpyAsync。

这个例子中其他的知识点还有cudaEventRecord和cudaEventQuery的使用，可以查CUDA Toolkit手册。该例子中cudaEventQuery一直查询，等待cudaEventRecord(stop, 0)前面设备中的所有操作都执行完才跳出循环。表达CPU在GPU工作的同时还可以干别的事情。
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07-10 1176
CUDA Samples 中 1_Utilities 文件夹里包含了一些实用工具和小型示例程序,它们通常用于支持和演示其他 CUDA 示例程序的功能。这个sample主要是是查询系统上安装的 CUDA 设备的属性。这个程序可以帮助开发人员了解系统上可用的 CUDA 设备的具体信息,以便编写更高效的 CUDA 应用程序。与其相似的Sample还有deviceQueryDrv，它的功能与一样，区别是使用了cuda runtime API, deviceQueryDrv使用了CUDA driverAPI。
CUDA编程之CUDA Sample-1_Utilities-bandwidthTest
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07-10 3466
CUDA Samples 中 1_Utilities 文件夹里包含了一些实用工具和小型示例程序,它们通常用于支持和演示其他 CUDA 示例程序的功能。bandwidthTest这个sample是一个简单的测试程序,用于测量 GPU 的内存拷贝带宽以及 PCI-E 总线上的内存拷贝带宽。这个程序可以帮助开发人员了解 CUDA 应用程序在不同内存访问模式下的性能表现,从而优化应用程序的内存使用策略,提高整体性能。
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详细讲述了cuda 的安装，版本更新，cuda samples中的各种文件，对应的说明及使用方法等，个人感觉对把握整个cuda学习，还是比较有帮助。
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学习ｃｕｄａ用的官方sample 希望能帮到你，资源分最少只能设置２
测试CUDA的samples
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测试CUDA的samples1 cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 2 sudo make 3 sudo ./deviceQuery
CUDA编程之CUDA Sample-3_CUDA_Features-cdpSimpleQuicksort
翊桐公羽的博客
07-12 2029
CUDA sample中3_CUDA_Features里包含一些展示 CUDA 各种特性的sample，cdpSimpleQuicksort这个sample使用 CUDA 动态并行性（CDP）实现了快速排序。CDP (CUDA Dynamic Paralellism) 允许在运行在 GPU 上的线程中启动内核。动态并行性在 CUDA 5.0 及更高版本的设备上可用,这些设备的计算能力为 3.5 或更高(sm_35)。早期的 CUDA 程序必须遵循一种扁平、批量并行的编程模型。
CUDA Samples: Ray Tracking
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07-26 1227
CUDA Samples: Ray Tracking
CUDA_Samples.pdf
12-23
CUDA_Samples 2017版本，介绍NVIDIA CUDA使用示例。
CUDA函数的一些例子简介和下载链接
11-26
CUDA开发环境的代码下载链接和示例代码功能简介等，主要在第三章，包含toolkit工具中的各种简单例子和进阶例子的简单介绍。如何开始CUDA开发等描述。CUDA API介绍等。
nvidia cuda-samples
01-11
来自CUDA官方的目录文件，用于提供CUDA官方样例文件。
eutils:使用它们的E-utilities接口从NCBI简化了搜索，获取和解析记录
05-08
eutils-NCBI E-Utilities的简化界面 eutils是一个Python软件包，可简化使用它们的接口从NCBI进行搜索，获取和解析记录的过程。 消息 0.6.0已于2019-12-17发行。 对Python 2.7的支持已被删除。 请参阅 。 文献资料 参见 特征 简单的Pythonic界面，用于搜索和获取 根据NCBI准则自动查询速率限制 可选的基于sqlite的压缩回复缓存 方便访问答复中的基本属性的“外观” 一个简单的例子 自2018年5月1日起，NCBI根据客户是否已注册来限制请求。 未注册的客户端被限制为每秒3个请求； 注册的客户每秒可以请求10个请求，并且可以请求更多请求。 有关更多信息，请参见NCBI公告。 eutils软件包将根据NCBI准则自动限制请求（每秒3个或10个请求，分别不带或带有API密钥）。 $ pip install eutils
【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程
xfxuezhang.cn
06-27 7282
介绍很详细
CUDA编程之CUDA Sample-3_CUDA_Features-cdpSimplePrint
翊桐公羽的博客
07-10 732
CUDA sample中3_CUDA_Features里包含一些展示 CUDA 各种特性的sample，cdpSimplePrint这个sample使用 CUDA 动态并行性（CDP）实现的简单 printf。CDP (CUDA Dynamic Paralellism) 允许在运行在 GPU 上的线程中启动内核。CDP 仅在具有 3.5 或更高 SM 架构的 GPU 上可用。
cuda sample_MultiGPU（3）
qq_43594926的博客
07-11 462
该代码片段展示了一个使用多个GPU进行并行计算的示例。初始化多个GPU设备并打印它们的计算能力。根据GPU的数量将数据均匀分配给每个GPU。通过循环遍历每个GPU，将dataN设置为DATA_N / GPU_N，其中DATA_N是数据的总大小。这样可以均匀地将数据分配给每个GPU。对于余数部分，通过将dataN递增1来处理。这样可以确保所有数据都被正确地分配给每个GPU。为每个GPU分配内存空间，并将输入数据从主机内存复制到各个GPU设备。为每个GPU分配相关的内存和流。
CUDA Samples 之 matrixMul 矩阵乘法详解
qq_43232373的博客
10-08 1235
CUDA实现矩阵乘法详解
这个问题解决了，但出现了这个错误：Scanning dependencies of target MQTTClient_publish_async_3562 [ 72%] Building C object src/samples/CMakeFiles/MQTTClient_publish_async_3562.dir/MQTTClient_publish_async_3562.c.o /home/zlg/mqtt/src/samples/MQTTClient_publish_async_3562.c: 在函数‘ReadMqttNo’中: /home/zlg/mqtt/src/samples/MQTTClient_publish_async_3562.c:93:16: 错误： ‘new’未声明(在此函数内第一次使用) 93 | pMQTTMap = new TDTAMQTTMap[MQTTCount]; | ^~~ /home/zlg/mqtt/src/samples/MQTTClient_publish_async_3562.c:93:16: 附注： 每个未声明的标识符在其出现的函数内只报告一次 /home/zlg/mqtt/src/samples/MQTTClient_publish_async_3562.c:93:19: 错误： expected ‘;’ before ‘TDTAMQTTMap’ 93 | pMQTTMap = new TDTAMQTTMap[MQTTCount]; | ^~~~~~~~~~~~ | ; make[2]: *** [src/samples/CMakeFiles/MQTTClient_publish_async_3562.dir/build.make:63：src/samples/CMakeFiles/MQTTClient_publish_async_3562.dir/MQTTClient_publish_async_3562.c.o] 错误 1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:328：src/samples/CMakeFiles/MQTTClient_publish_async_3562.dir/all] 错误 2
03-08
<think>好的，用户遇到了一个编译错误，错误信息是关于'new'未声明和语法错误。用户之前处理过条件编译的问题，现在这个问题可能和C/C++语法混淆有关。首先，我需要确认用户是否在C文件中错误地使用了C++的关键字，比如'new'。 错误信息显示在MQTTClient_publish_async_3562.c文件中，第93行使用了'new'，而C语言中并没有'new'这个关键字，这是C++的用法。所以，用户可能在C代码中错误地使用了C++的语法。此外，用户可能误将文件保存为.c扩展名，导致编译器以C语言模式编译，从而报错。 接下来，我需要考虑解决方案。首先，建议用户检查文件扩展名是否为.cpp，或者编译器是否被正确配置为C++模式。如果项目原本是C语言项目，可能需要将'new'替换为C的内存分配函数，如malloc，并进行类型转换。同时，检查TDTAMQTTMap结构体的定义是否正确，确保在使用malloc时正确计算内存大小。 另外，用户可能没有包含必要的头文件，比如stdlib.h，导致malloc函数未声明。需要提醒用户包含相关头文件。此外，如果确实需要使用C++特性，可能需要将文件重命名为.cpp，并确保CMake配置为使用C++编译器。 还需要考虑项目中是否存在混合C和C++代码的情况，比如在C文件中调用C++代码，可能需要使用extern "C"来链接。但根据当前错误，更可能的是单纯在C文件中误用了C++语法。 最后，建议用户检查编译器的标准设置，如果使用C11或更高版本，是否有其他兼容性问题。但主要问题还是在于'new'关键字的使用，这在C中是不允许的，必须替换为适当的内存管理函数。</think>这个错误是由于在**C语言代码中错误使用C++语法**导致的。让我们通过逐步分析来理解问题根源并提供解决方案： --- ### **错误原因分析** 1. **`new`关键字误用** - `new`是C++的动态内存分配运算符 - C语言标准库使用`malloc/calloc`进行内存分配 2. **文件扩展名问题** - 文件名为`.c`扩展名时，编译器会以**C语言标准**进行编译 - 需确保C++代码使用`.cpp`扩展名 3. **CMake配置验证** ```cmake project(MQTTClient_publish_async_3562 LANGUAGES CXX) # 检查是否明确指定使用C++ ``` --- ### **分步解决方案** #### 第一步：替换内存分配方式 将C++风格的`new`替换为C标准库函数： ```diff - pMQTTMap = new TDTAMQTTMap[MQTTCount]; + pMQTTMap = (TDTAMQTTMap*)malloc(sizeof(TDTAMQTTMap) * MQTTCount); ``` #### 第二步：添加必要头文件 在文件头部添加内存分配函数声明： ```c #include <stdlib.h> // 包含malloc/free的原型 ``` #### 第三步：验证类型定义 确保`TDTAMQTTMap`结构体正确定义： ```c typedef struct { int mqttNo; char topic[128]; // ...其他成员 } TDTAMQTTMap; ``` #### 第四步：检查编译器模式 查看CMakeLists.txt中的编译器设置： ```cmake set(CMAKE_C_STANDARD 11) # 如果必须使用C语言 set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) # 如果实际是C++项目 ``` #### 第五步：补充内存释放 在不再需要内存时添加： ```c free(pMQTTMap); pMQTTMap = NULL; ``` --- ### **深入技术细节** 1. **C与C++内存分配对比** | 特性 | C (`malloc`) | C++ (`new`) | |--------------|----------------------------|----------------------------| | 返回类型 | `void*` | 类型指针 | | 内存初始化 | 不初始化 | 可调用构造函数 | | 大小计算 | 需手动计算`sizeof(type)*n` | 自动计算`new type[n]` | | 错误处理 | 返回NULL | 抛出`std::bad_alloc`异常 | 2. **类型安全强化方案** 建议使用类型安全的包装宏： ```c #define SAFE_MALLOC(type, count) (type*)malloc(sizeof(type) * (count)) // 使用示例 pMQTTMap = SAFE_MALLOC(TDTAMQTTMap, MQTTCount); ``` --- ### **错误重现与验证** 可创建最小测试案例： ```c // test.c #include <stdlib.h> typedef struct { int x; } MyStruct; int main() { MyStruct* p = (MyStruct*)malloc(sizeof(MyStruct) * 10); free(p); return 0; } ``` 编译验证： ```bash gcc -o test test.c -std=c11 ``` --- ### **项目结构优化建议** 1. **创建内存管理模块** 新建`memory.h`头文件： ```c #pragma once #include <stdlib.h> #define ALLOC(type) (type*)malloc(sizeof(type)) #define ALLOC_ARRAY(type, count) (type*)malloc(sizeof(type) * (count)) #define SAFE_FREE(ptr) do { free(ptr); ptr = NULL; } while(0) ``` 2. **启用编译器严格模式** 在CMake中添加编译选项： ```cmake add_compile_options(-Wall -Wextra -Werror) ``` --- ### **扩展知识：C11内存管理改进** C11标准引入`aligned_alloc`和对齐控制： ```c #include <stdalign.h> // 分配对齐到16字节边界的数组 TDTAMQTTMap* p = aligned_alloc(16, sizeof(TDTAMQTTMap)*count); ``` 通过规范内存使用方式，可显著提高代码的跨平台兼容性和健壮性。
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