CUDA-cudaEvent记录事件

CUDA中Event用于在流的执行中添加标记点,用于检查正在执行的流是否到达给定点。

作用一,Event可用于等待和测试时间插入点前的操作,作用和streamSynchronize类似。

作用二,Event可插入不同的流中,用于流之间的操作。不同流执行是并行的,特殊情况下,需要同步操作。同样,也可以在主机端操控设备端执行情况。

作用三,可以用于统计时间,在需要测量的函数前后插入Event。调用cudaEventElapseTime()查看时间间隔;

// create two events
cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
// record start event on the default stream
cudaEventRecord(start);
// execute kernel
kernel<<<grid, block>>>(arguments);
// record stop event on the default stream
cudaEventRecord(stop);
// wait until the stop event completes
cudaEventSynchronize(stop);
// calculate the elapsed time between two events
float time;
cudaEventElapsedTime(&time, start, stop);
// clean up the two events
cudaEventDestroy(start);
cudaEventDestroy(stop);

### CUDA Events 的基本信息 CUDA 提供了一组用于时间测量和同步的事件接口,这些功能通过 `cudaEvent_t` 类型实现。以下是几个常用的 CUDA Event API 及其作用: - **`cudaEventCreate(cudaEvent_t *event)`**: 创建一个新的 CUDA 事件对象[^1]。 - **`cudaEventRecord(cudaEvent_t event, cudaStream_t stream=0)`**: 将指定事件记录到当前流中,在此之后可以用来标记某个操作完成的时间点。 - **`cudaEventDestroy(cudaEvent_t event)`**: 销毁之前创建的一个事件对象以释放资源。 - **`cudaEventElapsedTime(float *ms, cudaEvent_t start, cudaEvent_t end)`**: 计算两个事件之间经过的时间(单位为毫秒),这非常适用于性能分析场景下的精确计时需求。 下面是一个简单的例子展示如何利用上述API来计算数据传输所需时间: ```cpp #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> int main() { float milliseconds = 0; // 定义并初始化设备指针与主机数组 (假设大小为N字节) size_t N = 1 << 20; // 1MB 数据量作为示例 char* h_data = new char[N]; char* d_data; // 分配显存空间 cudaMalloc((void**)&d_data, N); // 创建事件句柄 cudaEvent_t start_event, stop_event; cudaEventCreate(&start_event); cudaEventCreate(&stop_event); // 开始计时前先启动异步拷贝过程 cudaMemcpyAsync(d_data, h_data, N, cudaMemcpyHostToDevice, 0); // 插入开始结束标志位以便稍后统计耗时时长 cudaEventRecord(start_event, 0); cudaEventRecord(stop_event, 0); // 阻塞直到所有先前发生的命令都已完成执行(包括我们的copy指令),从而确保能够获取有效结果. cudaEventSynchronize(stop_event); // 获取实际花费时间 cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start_event, stop_event); std::cout << "Time to transfer data: " << milliseconds << " ms." << std::endl; delete[] h_data; cudaFree(d_data); cudaEventDestroy(start_event); cudaEventDestroy(stop_event); return 0; } ``` 以上程序片段展示了怎样借助CUDA events 来评估内存复制操作的速度表现情况. ### 关于nvJPEG库的信息补充 虽然您询问的是关于CUDA events的内容,但是也提到了另一个重要的CUDA组件——nvJPEG 库。这是一个专门针对图像解码优化设计的高性能软件包,特别适合处理大规模批量图片文件转换任务。它允许开发者构建自定义解决方案来进行高效压缩或者无损存储等工作流程管理[^2]. ####
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