gpu数组赋值各种方法性能测试

最新推荐文章于 2025-03-05 11:56:12 发布

刘恅师教你学编程

最新推荐文章于 2025-03-05 11:56:12 发布

阅读量3.4k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： cuda(GPU programming) 文章标签： cuda 性能测试数组赋值

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lingerlanlan/article/details/24649293

cuda(GPU programming) 专栏收录该内容

20 篇文章

订阅专栏

本文通过实验对比了三种不同的GPU赋值方法：先CPU赋值再拷贝到GPU、使用cudaMemcpy逐个拷贝元素、启动核函数多线程赋值。结果显示，在大规模数据处理时，启动核函数的方法效率最高。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给gpu一个10000大小的数组赋值，

为了测量时间，要重复计算若干次。

备选方案：

1 先用cpu赋值，再拷贝过去
2 直接用cudaMemcpy逐个拷贝元素
3 启动核函数，多线程赋值

1和2的对比:

规模比较小的时候，2比较快，

规模变大的时候，1比较快。

所以如果是对一个值赋值，还是用cudaMemcpy比较好。

1和3的对比：

明显是3快，至于快多少，看数据。

100000次，10000大小数组的赋值。

1：main Time to generate: 9410.0 ms
3：main Time to generate: 20.0 ms


#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <iostream>

using namespace std;


__global__ void assignGpu(float* array,int array_size)
{
	for(int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;tid<array_size;tid += gridDim.x*blockDim.x)
	{
		array[tid] = 2;
	}
}



void showArrayGpu(float*dev_array,int array_size)
{
	float* host_array = (float*)malloc(sizeof(float)*array_size);
	cudaMemcpy(host_array,dev_array,sizeof(float)*array_size,cudaMemcpyDeviceToHost);
	for(int i=0;i<array_size;i++)
	{
		cout<<i<<":"<<host_array[i]<<endl;
	}
}

int main(void)
{
	clock_t start,stop;
	float   elapsedTime;
	int rounds = 100000;

//给gpu一个1000大小的数组赋值
	int array_size = 10000;
	float* dev_array;
	float* host_array = (float*)malloc(sizeof(float)*array_size);
	for(int i=0;i<array_size;i++)
	{
		host_array[i] = 1;
	}
	start = clock();
    for(int round=0;round<rounds;round++)
    {
		//先在cpu初始化，再拷贝过去
    	/*
    	for(int i=0;i<array_size;i++)
    	{
    		host_array[i] = 1;
    	}
    	*/
		cudaMalloc((void**)&dev_array,sizeof(float)*array_size);
		cudaMemcpy(dev_array,host_array,sizeof(float)*array_size,cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaFree(dev_array);
		//showArrayGpu(dev_array,array_size);
    }
	stop= clock();
    elapsedTime = (float)(stop - start) /
                          (float)CLOCKS_PER_SEC * 1000.0f;
    printf( "1：main Time to generate:  %3.1f ms\n", elapsedTime );

    /*
    start = clock();
	//直接 用cudaMemcpy
    for(int round=0;round<rounds;round++)
    {
		for(int i=0;i<array_size;i++)
		{
			float temp = 2;
			cudaMemcpy(dev_array+i,&temp,sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
		}
    }
	stop= clock();
    elapsedTime = (float)(stop - start) /
                          (float)CLOCKS_PER_SEC * 1000.0f;
    printf( "2：main Time to generate:  %3.1f ms\n", elapsedTime );
	//showArrayGpu(dev_array,array_size);
*/

    start = clock();
    for(int round=0;round<rounds;round++)
    {
    	//启动核函数
    	assignGpu<<<100,100>>>(dev_array,array_size);
    }
    cudaDeviceSynchronize();

	stop= clock();
    elapsedTime = (float)(stop - start) /
                          (float)CLOCKS_PER_SEC * 1000.0f;
    printf( "3：main Time to generate:  %3.1f ms\n", elapsedTime );



return 0;
}