cudaMemcpy用于在主机(Host)和设备(Device)之间往返的传递数据,用法如下:
主机到设备:cudaMemcpy(d_A,h_A,nBytes,cudaMemcpyHostToDevice)
设备到主机:cudaMemcpy(h_A,d_A,nBytes,cudaMemcpyDeviceToHost)
注意:该函数是同步执行函数,在未完成数据的转移操作之前会锁死并一直占有CPU进程的控制权,所以不用再添加cudaDeviceSynchronize()函数
本文详细介绍了CUDA中的memcpy函数,用于在主机和设备间高效传递数据。包括从主机到设备及从设备到主机的数据复制方法,强调了该函数的同步特性及其对CPU进程控制的影响。
cudaMemcpy用于在主机(Host)和设备(Device)之间往返的传递数据,用法如下:
主机到设备:cudaMemcpy(d_A,h_A,nBytes,cudaMemcpyHostToDevice)
设备到主机:cudaMemcpy(h_A,d_A,nBytes,cudaMemcpyDeviceToHost)
注意:该函数是同步执行函数,在未完成数据的转移操作之前会锁死并一直占有CPU进程的控制权,所以不用再添加cudaDeviceSynchronize()函数
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
PyTorch 2.7
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理
2203
9750
1148
1375
1313