cudaSetDevice和线程

本文讨论了CUDA编程中CUDASetDevice函数的线程安全性,并通过代码示例展示了新创建线程默认使用device0的情况。强调了始终设置当前设备的重要性以避免多线程错误。

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1.cudaSetDevice是线程安全的

2.新创建的线程默认是device 0

 

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <cuda.h>

#define N_THREAD 2

void *thread_run(void *pp)
{
    int *p=(int*)pp;
    
    int tid=p[0];
    int id;

    cudaGetDevice(&id);
    printf("%d idev=%d\n",tid,id);
    
    
    pthread_exit(NULL);
}

int main(int argc,char *argv[])
{
    pthread_t tid[2];
    int i;
    int ii[2];
    
    cudaSetDevice(1);
    
    for (i=0;i<N_THREAD;++i)
    {
        ii[i]=i;
        pthread_create(&tid[i],NULL,thread_run,&ii[i]);
    }
    
    for (i=0;i<N_THREAD;++i)
    {
        pthread_join(tid[i],NULL);
    }
    
}

运行截图

 

参考  http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/cuda-pro-tip-always-set-current-device-avoid-multithreading-bugs/

转载于:https://www.cnblogs.com/reedlau/p/4949804.html

<think>好的,我现在需要回答用户关于Jetson平台上的多线程编程实现方法示例的问题。首先,我需要回忆一下用户提供的参考内容,特别是引用[1]引用[2]中的信息。引用[1]介绍了Jetson TX2JetPack SDK,包括它集成的各种工具如TensorRT、CUDA等。引用[2]则讨论了CUDA内存池的设计,以解决多线程环境下频繁内存操作导致的性能问题。 用户的问题集中在Jetson多线程编程的实现方式示例上。我需要结合这些参考资料,并补充更多的相关知识。首先,我应该概述Jetson平台的多线程编程基础,可能涉及CUDA、OpenMP、以及C++线程库如std::thread或pthread。然后,针对每个方法提供具体的实现示例,比如代码片段,并解释其作用。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。例如,用户可能在处理图像或AI模型时需要高效的多线程处理,所以结合CUDA的示例会很有用。同时,引用[2]提到的内存池问题也是一个关键点,可能需要在示例中提及如何优化内存管理以避免碎片化。 然后,我需要确保回答结构清晰,分点说明不同的多线程实现方式,每个部分包括原理、示例代码以及优化建议。例如,可以分CUDA流、OpenMP、C++线程库等几个部分,每个部分给出代码示例,并解释如何在该方法中应用内存池或其他优化技术。 另外,用户可能需要了解性能优化的具体方法,比如使用内存池减少cudaMallocHost的调用次数,或者如何合理分配线程任务以避免资源竞争。这些都需要在回答中详细说明,并可能引用提供的参考文献中的解决方案。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。例如,如何调试多线程程序中的竞争条件,或者如何评估不同多线程方法的性能差异等。 现在,我需要将这些思考整合成一个结构化的回答,确保每个部分都有示例代码,并正确引用提供的参考资料。同时,注意使用中文,遵循LaTeX格式要求,以及生成相关的问题部分。</think>### Jetson平台多线程编程实现方式及示例 Jetson平台基于ARM架构并集成CUDA加速能力,其多线程编程需结合CPU多线程与GPU并行计算。以下是常见的实现方式及代码示例: #### 1. **CUDA流实现异步并行计算** 利用CUDA流可同步执行多个核函数或内存操作,提升GPU利用率。 ```cpp cudaStream_t stream1, stream2; cudaStreamCreate(&stream1); cudaStreamCreate(&stream2); // 内存申请建议使用内存池优化(引用[2]方案) float *d_data1, *d_data2; cudaMallocAsync(&d_data1, size, stream1); // Jetson TX2支持cudaMallocAsync cudaMallocAsync(&d_data2, size, stream2); kernel1<<<grid, block, 0, stream1>>>(d_data1); kernel2<<<grid, block, 0, stream2>>>(d_data2); cudaStreamSynchronize(stream1); cudaStreamDestroy(stream1); ``` #### 2. **OpenMP实现CPU多线程** 通过OpenMP指令快速分配线程任务: ```cpp #include <omp.h> void process_image(std::vector<cv::Mat>& images) { #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < images.size(); ++i) { // 使用OpenCV进行预处理(JetPack内置OpenCV) cv::cvtColor(images[i], images[i], cv::COLOR_BGR2GRAY); } } ``` #### 3. **C++线程库实现任务调度** 适用于需要精细控制线程的场景: ```cpp #include <thread> void worker(int thread_id) { cudaSetDevice(0); // 明确指定GPU设备 // 执行CUDA操作或CPU密集型任务 } int main() { std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < 4; ++i) { threads.emplace_back(worker, i); } for (auto& t : threads) t.join(); return 0; } ``` ### 关键优化策略 - **内存池技术**:预先分配固定大小的内存块,避免频繁调用`cudaMallocHost`导致性能下降(引用[2]) - **线程绑定核心**:通过`pthread_setaffinity_np`将线程绑定到特定CPU核心,减少上下文切换 - **混合并行模式**:CPU线程处理I/O逻辑,GPU流处理计算密集型任务 ### 性能验证方法 使用`nvprof`工具分析内核执行时间: ```bash nvprof --print-gpu-trace ./your_program ```
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