使用CUDA测量GPU内存复制的带宽

使用CUDA测量GPU内存复制的带宽

在进行GPU加速的计算任务时，通常需要将数据从主机内存（Host Memory）复制到设备内存（Device Memory）中。这个过程所花费的时间和带宽对于算法的性能影响非常大。因此，我们需要对GPU内存复制带宽进行测量，以便进一步优化算法性能。

下面是使用CUDA语言实现的测量GPU内存复制带宽的程序：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_runtime.h>

#define DATA_SIZE 1024 * 1024
#define MAX_BLOCK_NUM 65535
#define MAX_THREAD_NUM 1024

__global__ void copy_kernel(float* dst, float* src, int size)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    while(tid < size)
    {
        dst[tid] = src[tid];
        tid += blockDim.x * gridDim.x;
    }
}

int main()
{
    float *h_src, *h_dst;
    float *d_src, *d_dst;
    cudaEvent_t start, stop;
    float elapsed_time, bandwidth;

    // Allocate host memory
    h_src = (float*)malloc(DATA_SIZE