CUDA程序kernel函数的运行时间限制

最新推荐文章于 2025-03-18 12:40:52 发布
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Cuda官方案例分析 asyncAPI 两种测试内核函数运行时间的方法（CPU/GPU）
Morizen的博客
03-01 568
1、使用Cuda提供的Event进行计时 // create cuda event handles cudaEvent_t start, stop; checkCudaErrors(cudaEventCreate(&start)); checkCudaErrors(cudaEventCreate(&stop)); // record timestamp before and after running of kernel_function
CUDA编程入门-核函数与线程模型（一）
m0_59522785的博客
01-17 1012
在 CUDA（Compute Unified Device Architecture）中，核函数（Kernel Function）是一种特殊的函数，它是在 GPU 上执行的并行计算单元。__global__在上述代码中，myKernel就是一个核函数。注意：1.核函数限定词以__global__关键字修饰​ 2.返回值必须是void，void的位置与__global__的位置可以互换执行模型：GPU 执行的最小单位，多个线程组成一个线程块（Block）。
cuda windows运行时间限制
banfan0440的博客
09-06 545
GTX1080的卡，8G的显存，写cuda时申请了2G的显存就莫名其妙的抛异常，昨天找了一天也没找出bug,去stackoverflow上问了下才知道是windows的事，需要修改注册表。问题链接 -----------------------------------------------------------------------------------------------...
怎么修改CUDA核函数的执行时间限制
feihugis的博客
01-14 737
怎么修改CUDA核函数的执行时间限制？ 请安装CUDA 5.5, 然后从开始菜单中找到nsight monitor, 并用鼠标左键点击一下，启动它。 然后从任务栏的通知区域的右下角的找到nsight monitor图标并右键单击——Options——General——Microsoft Display Driver. 然后WDDM TRD enabled 设为 True，同时将WDDM TDR Delay设置为例如600。这个时间一般够用了（10分钟）。 最后请重新启动计算机。 修改将在重新启动后生效。
CUDA 程序的优化(2) 测量程序运行时间
不算太晚
09-25 3114
测量程序运行时间 本节将介绍如何准确地测量CUDA程序的运行时间。CUDA的内核程序运行时间可以在设备端测量，也可以在主机端测量。而CUDA API的运行时间则只能从主机端测量。无论是主机端测时还是设备端测时，最好都测量内核函数多次运行的时间，然后再除以运行次数以获得更加准确的结果。使用CUDA runtime API时，会在第一次调用runtime API函数时启动CUDA环境。为了避免将这一部分时间计入，最好在正式测时开始前先进行一次包含数据输入输出的计算，这样也可以使GPU从平时的节能模式进入工作状态
【CUDA】Kernel & Atomic & Stream
jokerMingge的博客
12-03 1276
在 CUDA 编程中，线程同步是极为关键的环节。()函数的作用在于确保针对都完成后，才安全地开始下一个操作。可以将其看作是一个屏障。它通常在或者其他非__global__函数中被调用。由于 GPU 线程是异步执行的，它们的执行顺序并不确定。例如在一些复杂的计算流程中，如果后续的计算依赖于前面内核操作的结果，那么使用这个函数就能避免在前面结果还未就绪时就开始后续操作，从而防止错误的产生。则是用于在。当多个线程可能会对相同的内存位置进行操作时，就需要使用它。
06.CUDA编程模型概述（二）
sunhjb的博客
07-16 1311
作用是将某一块内存中的内容全部设置为指定的值， 这个函数通常为新申请的内存做初始化工作，它是直接操作内存空间。CUDA核函数：在GPU上并行执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，它属于CUDA编程中最为重要且核心的一个环节，也是我们重点要写的代码部分。，核函数相对于CPU是异步的，在核函数执行完之前就会返回，这样CPU可以不用等待核函数的完成，继续执行后续代码。CUDA内核调用是对C语言函数调用语句的扩展，运算符内是核函数的执行配置，即需要指定网格和块的维度。
CUDA Kernel调试与优化--背景知识扫盲(LLM生成)
Hi20240217的博客
07-09 2005
CUDA Kernel调试与优化--背景知识扫盲(LLM生成)
cuda编程需要注意的
l724225271的专栏
05-29 2217
在编写cuda代码时，由于并行处理都是在GPU端，如果在设备端代码中不加捕捉异常的话，即使在GPU端运行出错了，你也不会知道出错了。GPU端的代码又不好调试，因此知道怎么在GPU端的代码添加异常捕捉是非常有必要的，当然这和在cup端的不太一样。以下是一段异常捕捉代码，供大家参考：
CUDA | 核函数编写的注意事项
m0_57195758的博客
03-23 410
CUDA | 核函数编写的注意事项
CUDA动态并行性及其运行时限制的深入解析
最新发布
weixin_35949153的博客
03-18 420
本篇博客深入探讨了CUDA中的动态并行性概念，包括内存可见性、共享内存、纹理内存的使用限制，以及动态并行性在实际编程中的应用。通过对书籍章节内容的解读，展示了如何在不同编程风格中实现并行算法，并分析了动态并行性带来的内存占用和嵌套深度等运行时限制。
对CUDA内核函数运行时间测量的方法
a923751813的博客
04-05 4680
方法一： [cpp] view plain copy cudaEvent_t start1;   cudaEventCreate(&start1);   cudaEvent_t stop1;   cudaEventCreate(&stop1);   cudaEventRecord(start1, NULL);   // 需要测时间的内核
CUDA内核运行时间的测量函数
JayGoMe的专栏
05-19 3581
方法一： cudaEvent_t start1; cudaEventCreate(&start1); cudaEvent_t stop1; cudaEventCreate(&stop1); cudaEventRecord(start1, NULL); // 需要测时间的内核函数kernel; cudaEventRecord(stop1, NULL); cudaEventSynchronize(s
CUDA初学者指南：时间计算程序设计
在CUDA程序中，主机可以启动设备上的核函数（kernel functions），也就是在设备上并行执行的函数。核函数以线程网格（grid）和块（block）的形式组织，这些线程块在GPU上的多个处理器核心上并行执行。 2. 时间计算...
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