【CUDA Runtime】GPU异步执行

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前言

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用图形处理单元（GPU）的强大计算能力来加速各种应用。在CUDA编程中，异步执行是一项重要特性，它允许CPU和GPU并行工作，提高了整体计算效率和资源利用率。本文将简要介绍CUDA中的GPU异步执行，探讨其工作原理及优势。

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asyncAPI 异步API

背景

在并行计算中，CPU 和 GPU 是两种不同的处理器。CPU 是中央处理器，擅长执行复杂的计算任务；而 GPU 是图形处理器，擅长处理大量简单的并行任务。通过同时利用这两种处理器，我们可以显著提高计算效率。

异步API的作用

这个示例展示了如何在 CPU 和 GPU 之间实现任务的并行执行。具体来说，通过异步API，CPU 可以在 GPU 进行计算的同时继续执行其他任务，而不会等待 GPU 完成后再开始自己的工作。

工作原理

1. 异步执行: CUDA 流调用是异步的，这意味着当你