cuda 在GPU和CPU之间复制数组

最新推荐文章于 2025-06-12 15:51:39 发布
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分类专栏： 计算资源管理 文章标签： cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32820767/article/details/82860150
本文深入解析CUDA内存结构，包括全局内存、常量内存、本地内存和纹理内存的特点及使用方式。详细介绍了如何通过CUDA内核指针访问全局内存，以及如何利用纹理与表面加载/存储指令操作纹理内存。同时，提供了CPUGPU之间复制数组的具体cudaMemcpy示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

cuda 内存结构

设备内存：

1 全局内存，通过CUDA内核指针访问
2 常量内存，只读
本地内存，
纹理内存，（CUDA数组形式）通过纹理与表面加载/存储指令访问

CPU GPU之间复制数组

cudaMemcpy(sendbuff[i], h_arr, size*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); //将数据从CPU传递到GPU
cudaMemcpy(recvCPU, sendbuff[i], sizeof(float) * size, cudaMemcpyDeviceToHost); //将数据从cuda 拷贝到cpu
CPU和GPU及CUDA入门基础概念
牵LV小猪精的博客
03-29 2381
CUDA入门基础概念1 CPU与GPU的关系1.1 CPU与GPU各自特点2 一些零碎的CUDA入门知识2.1 函数修饰符2.2 线程、线程快、线程格2.3 什么是核函数2.4 常用的GPU内存函数2.5 GPU内存分类 1 CPU与GPU的关系 1.1 CPU与GPU各自特点 CPU（中央处理器） 需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。 GPU（图形处理器） 面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不
CUDA数据结构体在GPU和CPU之间的传输
Alfafar的博客
03-21 2250
参照《cuda c编程权威指南》上写出的，在CPU和GPU互相传输结构体。 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include<stdlib.h> #define maxnumber 100 typedef struct node { int x[maxnumber]; int y[maxnumber]; int test[maxnumbe
Faiss(11)：关于GPU-CPU的数据Copy back
翔底的博客
10-07 1850
1. 前言 在之前的文档中记录了Faiss框架search时各个阶段的逻辑顺序和时间消耗，其中发现在第2.3节GPUIndex的搜索中，Copy back占的时间比值不小（达到了45.61%），相信如果要对整体方案进行优化，那么这一部分将是一个重要的突破口。 所以这篇文档主要对数据的copy back进行分析。 2. Copy back说明 GPU search完成后会将输出结果distances和labels的数组保存到内存中，但仍然是在GPU内部的内存，应用程序无法知道实际结果，那么就需要将这部分数据
CPU与GPU之间数据传输
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yanghangjun的专栏
05-17 2万+
一般的数据复制到的显卡内存的部份，称为 global memory int* gpudata, *result;    cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE);    cudaMalloc((void**) &result, sizeof(int));    cudaMemcpy(gpudata, data, sizeo
cuda内存模型，操作数据复制
Rolandxxx的博客
09-19 1279
而Pageable memory是普通房间，在酒店房间不够时，选择性得把你的房间腾出来给其他人交换用，你就到硬盘去待着，这就可以容纳更多人了。性能要比Pageable memory好，因为Pageable memory会降低你程序的优先级，把内存交换给别人用。SharedMemory离GPU最近，其实pageable memory是最远的，但因为GPU不能直接访问pageable memory，所以就比较起来也没有意义。只需要知道，谁距离计算芯片近，谁速度就越快，空间越小，价格越贵，
CUDA中的异步数据拷贝
专注于人工智能领域的小何尚
06-03 2257
CUDA 11 引入了带有 API 的异步数据操作，以允许设备代码显式管理数据的异步复制。 功能使 CUDA 内核能够将计算与数据传输重叠。 API 在 和 头文件中提供。 API 与 和 同步原语一起使用，而 使用 进行同步。这些 API 具有非常相似的语义：将对象从 复制到 ，就好像由另一个线程执行一样，在完成复制后，可以通过 或 进行同步。 API 文档和一些示例中提供了 和 的 重载的完整 API 文档。 的 API 文档在文档的合作组部分中提供。使用 和 的 API 需
cuda示例asyncAPI--cuda事件GPU计时，和GPU、CPU执行中的使用
qq_43594926的博客
05-06 1392
此示例，说明了CUDA事件，在GPU和CPU同时执行时，计算GPU 的执行时间，即在GPU上程序运行的时间。 事件被插入到cuda调用流中，由于CUDA流调用，是异步的，即：在GPU执行时，CPU可以进行计算，CPU通过查询CUDA事件来判断GPU是否已经完成任务。 cuda核函数计时 cuda里面的程序是异步执行的， cpu将命令写入缓存区， GPU读取命令启动核函数，执行任务，返回结果，cpu一般不会等待cuda函数结束，会直接去做其他的事情。 一般GPU会给CPU汇报执行的进度，命令缓冲区和同步信息
faiss上的GPU流程，GPU与CPU之间的联系
最新发布
qq_40500099的博客
06-12 853
GPU使用流程分为初始化、数据加载、计算和优化四个阶段。首先初始化GPU资源并创建索引类型（如GpuIndexFlatL2）。数据从CPU内存传输到GPU显存后，通过并行计算构建索引并执行近邻搜索。FAISS优化了数据传输效率，支持多GPU并行和分片处理。结果返回CPU后清理资源。FAISS的GPU索引与CPU兼容，支持自动数据转换和PyTorch张量直接输入，同时提供灵活的资源管理和临时内存优化。支持的索引类型包括GpuIndexFlat、GpuIndexIVFFlat等，适用于不同精度需求。
CUDA传递结构体数组
进击的小白
09-22 5673
在把CPU的数组结构体传递到GPU内存中需要好多问题,找不到太多的资料,最后只能靠自己慢慢摸索 CPU上的代码我们一般称为 Host代码 GPU上面的一般叫Device 代码,之所以这样区分是由于GPU的内存和CPU的内存是相互独立的,它们的数据没法直接相互调用,只能通过cuda的一些方法进行操作,最常用的是 cudaMalloc和cudaMemcpy cudaMalloc是用来在GPU上申请
cuda 从CPU到GPU的结构体数组传输
UserName11的博客
05-10 3266
结构体的数组传输，目前的理解是在GPU开辟一块显存，和CPU中的数据的排列顺序一一对应，并在GPU定义一个结构体，能够灵活的访问数据。现在就以pycuda的DemoStruct为例来进行说明。目前指针只用到了一维的，在GPU中定义结构体： 在这个结构体中有三个变量datalen，__padding，ptr。其中ptr是一个指针，datalen指的当前ptr中的数据长度，__padding为占位符无...
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03-15 2223
CUDA零拷贝的理解和使用，以及锁页主机内存介绍。
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CV_Autobot的博客
10-29 1992
作者|伊凡 编辑|极市平台原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51402722点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【CUDA】获取CUDA实战书籍！导读来看看如何使用stream进行数据传输和计算并行，让数据处理快人一步。出于个人兴趣和工作需要，最近接触了GPU编程。于是想写篇文章（或...
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文章目录基础操作 —— GPU 与 CPU 对 Tensor 的拷贝 基础操作 —— GPU 与 CPU 对 Tensor 的拷贝 首先不是所有的电脑都有GPU，我们这里的GPU是要强调，必须是 Nvidia 家的显卡，所以你无论是Intel的独显，还是AMD家的独显，都没法使用到以下的特性加速你的计算过程，那就更不要提什么核显这种了。 首先我们创建一个张量 import torch tensor = torch.randn(4, 5) 它的输出值可能是： tensor([[-0.7282, 0.4
CUDA如何利用vector实现参数传递
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在C++中，我十分喜欢使用vector作为数据结构来处理数据。使用vetor进行数据存储于参数传递十分方便。 但是，在cuda中，是不支持在核函数中直接使用vector的。所以通常情况下是要使用动态数组将vector的数据提取，然后进行计算。 这里我们来介绍下如何将vector的数据转换为动态数组，并传入到核函数进行计算的。 一维vector： 一维的vector相对容易理解，可以把他看作...
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以下几点是需要明白的： 一：目前，GPU基于数据的并行的处理办法是将块与线程做一个组合，使得每一个线程处理数组中的一个元素！ 二：GPU编程是一个数据由主存到显存，经过处理后再把数据送回主存的一个过程！ 本人显卡每维包含线程块数量为（65536,65536,65536），相应的每维包含线程数为（1024,1024,64），故可得知线程格的每一维可开启的线程块最大数均为65536，相应线程的最
char amessage[] = "the time";与char *pmessage = "the time";区别
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char amessage[] = "the time"与char *pmessage = "the time"的区别 char amessage[] = "the time"; //定义一个数组 char *pmessage = "the time"; //定义一个指针 amessage是一个仅仅足以存放初始化字符串和空字符'\0'的一维数组，数组中的每个单词可以进行修改
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