cuda编程中CPU与GPU同步的

最新推荐文章于 2025-02-13 01:58:06 发布
最新推荐文章于 2025-02-13 01:58:06 发布
阅读量2.2k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CUDA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39354819/article/details/83826026
本文探讨了GPU上多个线程间及CPU向GPU分发任务后的同步问题，强调了在host等待device运行结束场景下使用类似join()操作的必要性，并以计时event为例，介绍如何使用cudaEventSynchronize确保GPU执行完毕。

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

不仅GPU上的多个线程之间有时需要考虑同步的问题。

CPU向GPU分发任务之后同样不会等待GPU运行结束，而是会继续进行。所以对于host需要等待device运行结束的场景，需要使用类似于操作系统中join()的操作

以计时event为例，使用cudaEventSynchronize操作来等待GPU全部执行结束,CPU才可以读取时间信息。

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经验记录1
m0_47065396的博客
10-12 393
CUDA编程
CUDA基础知识（GPU工作）
最新发布
m0_60622966的博客
02-13 989
CUDA是NVIDIA提供的编程接口，用来编写运行在GPU上的程序，在CUDA中会以类似C/C++函数的形式，来表达想在GPU上运行的计算（这就是kernelkernel在并行中操作向量形式的数字，这些数字以函数参数的形式提供给kernel。举个栗子🌰：一个执行向量加法的kernel，会接收两个向量作为输入，逐个元素相加，并将结果写入第三个向量。图5 网格。
图形API学习工程（12）：讨论当前工程里同步CPU与GPU的方式
主要记录了工作之余胡乱学习的知识，大部分是入门级别的内容。 主要是为了自己未来有用到时能快速上手，相当于是个备忘录。 当然，也很开心其他人可以从中找到对自己有用的信息。^_^
11-14 1226
工程GIT地址：https://gitee.com/yaksue/yaksue-graphics 简单讨论CPU和GPU间的交互 《DX12龙书》在【4.2 CPU与GPU间的交互】章节中讨论了这个问题，简单来说： 为了最佳性能，CPU和GPU这两种处理器应该尽量同时工作，少“同步”。因为“同步”意味着一种处理器以空闲状态等待另一种处理器，即它破坏了“并行”。 但有时，又不得不进行二者的同步，见《DX12龙书》的【4.2.2 CPU与GPU间的同步】所讨论的问题。 当前工程，就在D3D12和Vulkan的版
CUDA - 1 初识 - cpu与gpu cuda是什么
shi_xin的专栏
02-16 3139
1 CPU GPU 1.1 异构与主从 异构计算架构：GPU并行计算，GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器。 GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device）。 1.2 cpu gpu特定 GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算。GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。GPU重点处理数据密集型的并行计算程序。 CPU的
cuda 在GPU和CPU之间复制数组
TH_NUM的博客
07-18 3728
int nDev=2; float** sendbuff = (float**)malloc(nDev * sizeof(float*)); float** recvbuff = (float**)malloc(nDev * sizeof(float*)); cudaStream_t* s = (cudaStream_t*)malloc(sizeof(cudaStream_t)*nDe...
CPU、GPU和CUDA之间的关系及基础概念
ZHUhapi的博客
09-05 4362
在CUDA架构中，主程序由CPU执行，当遇到数据并行处理的部分，CUDA会将程序编译成GPU能执行的程序，并传送到GPU。CPU主要包括运算器（Arithmetic and Logic Unit，ALU）、控制单元（Control Unit，CU）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和通信的数据、控制及状态总线。（主要是并行计算部分）一般情况下，CPU执行主机端的程序会准备好数据并将其复制进显卡内存中，然后设备端程序由GPU执行完后，主机端程序会将生产的数据结果从显卡内存中取回。
CUDA并行程序设计 GPU编程指南,cuda并行程序设计gpu编程指南pdf,C,C++
09-11
CUDA并行程序设计GPU编程指南是针对这一技术的专业参考资料，旨在帮助程序员深入理解和掌握CUDA编程。 CUDA的核心概念包括以下几点： 1. **CUDA核心（CUDA Cores）**：GPU中的运算单元，执行线程块内的线程。这些...
CUDA by example （中文：GPU高性能编程CUDA实战）代码实例
08-28
《CUDA by Example》是一本深度探讨GPU高性能编程的...通过《CUDA by Example》这本书，读者不仅可以学习到CUDA编程的基础，还能通过实例深入理解并掌握GPU并行计算的精髓，从而在实际项目中发挥出GPU的强大计算能力。
CUDA并行程序设计 GPU编程指南 + CUDA专家手册
01-03
本资料包含《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》和《CUDA专家手册++GPU编程权威指南》两本书，将深入探讨CUDA编程的核心概念和技术。 《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》可能涵盖了以下内容： 1. **CUDA概述**：解释...
CUDA线程同步
Dezeming的博客
12-08 2242
CUDA 复杂问题 + 细节问题 解答见CUDA复杂问题 + 细节问题 解答 考虑如下程序： __global__ void staticReverse(int *d, int n) { __shared__ int s[64]; int index = threadIdx.x; int reindex = n-index-1; s[index] = d[index]; __syncthreads(); d[index] = s[reindex]; } 采用了线程同步，因..
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
CUDA之同步函数详解
热门推荐
Bruce_0712的博客
03-22 3万+
之前在写程序的时候，经常用弄混同步函数，现做出总结。 _syncthreads（）：线程块内线程同步；保证线程会肿的所有线程都执行到同一位置； 当整个线程块走向同一分支时才可以使用_syncthreads()，否则造成错误；一个warp内的线程不需要同步；即当执行的线程数小于warpsize时，不需要同步函数，调用一次至少需要四个时钟周期，一般需要更多时钟周期，应尽量避免使用。
cuda 计算 CPU 调用GPU计算
weixin_62592231的博客
03-25 1704
cuda 计算两个向量相加 CPU GPU
cuda GPU和CPUd的执行是异步的
lwjaiyjk3的专栏
05-28 3037
我知道内存拷贝有异步同步两个版本，但是书上貌似说device程序和host程序是异步的，下面程序是怎么执行的： __global__ void device aaa(int, int ) int main() { int a=5, b=5; dim3 grid(4,1,1) dim3 block(4,1,1) for(int i=0; i<10; i++)
CUDA随笔：CPU和GPU的联系和区别
JackZhangNJU的专栏
11-27 2377
从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是二者是有区别的。但以核心为例，CPU的核心比较重，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级流水等等CPU做得非常好，这样对串行程序的优化做得非常好；但是GPU的核心就是比较轻，用于优化具有简单控制逻辑的数据并行任务，注重并行程序的吞吐量。简单来说就是CPU的核心擅长完成多重复杂任务，重在逻
caffe源码 之 CPU与GPU数据同步类
苏的专栏
11-02 4724
先看SycedMem.hpp中SycedMem的类定义：：：#ifndef CAFFE_SYNCEDMEM_HPP_ #define CAFFE_SYNCEDMEM_HPP_#include <cstdlib>#include "caffe/common.hpp"namespace caffe {/*下面注释翻译：：： 在Cuda可用并且在GPU模式下，用cudaMallocHost可以分配得到
CPU与GPU的同步
heaven20062006的专栏
04-23 3340
转载地址：http://bbs.iieeg.com/viewthread.php?tid=1204 CPU与GPU的同步 CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行
CUDA与GPU编程：CPU-GPU交互与内存模型解析
在CUDA编程模型中，GPU的存储模型是其关键组成部分，包括寄存器、共享内存、局部内存、全局内存、常量内存和纹理内存。寄存器是硬件级别的专用内存，提供单周期访问速度；共享内存是线程块内的高速存储，线程间可...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值