CUDA编程--检查和函数

本文介绍CUDA编程中错误检查及主机与设备同步的方法。重点讲解了cudaGetLastError()与cudaDeviceSynchronize()函数的使用场景及其重要性。cudaGetLastError()用于获取上一步操作的错误信息,而cudaDeviceSynchronize()则确保所有设备上的任务完成后再继续执行后续操作。

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// error.cuh

#pragma once
#include <stdio.h>

#define CHECK(call)                                   \
do                                                    \
{                                                     \
    const cudaError_t error_code = call;              \
    if (error_code != cudaSuccess)                    \
    {                                                 \
        printf("CUDA Error:\n");                      \
        printf("    File:       %s\n", __FILE__);     \
        printf("    Line:       %d\n", __LINE__);     \
        printf("    Error code: %d\n", error_code);   \
        printf("    Error text: %s\n",                \
            cudaGetErrorString(error_code));          \
        exit(1);                                      \
    }                                                 \
} while (0)
// check1api.h
#include "error.cuh"
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>


//const double EPSILON = 1.0e-15;
const double a = 1.23;
const double b = 2.34;
//const double c = 3.57;

void __global__ add(const double* x, const double* y, double* z, const int N);
//void check(const double* z, const int N);

int main(void)
{
	const int N = 10000000;
	const int M = sizeof(double) * N;
	double* h_x = (double*)malloc(M);
	double* h_y = (double*)malloc(M);
	double* h_z = (double*)malloc(M);

	for (int n = 0; n < N; ++n) {
		h_x[n] = a;
		h_y[n] = b;
	}

	double* d_x, * d_y, * d_z;
	CHECK(cudaMalloc((void**)&d_x, M));
	CHECK(cudaMalloc((void**)&d_y, M));
	CHECK(cudaMalloc((void**)&d_z, M));

	CHECK(cudaMemcpy(d_x, h_x, M, cudaMemcpyHostToDevice));
	CHECK(cudaMemcpy(d_y, h_y, M, cudaMemcpyHostToDevice));
	

	const int block_size = 1280;
	const int grid_size = N / block_size;
	add << <grid_size, block_size >> > (d_x, d_y, d_z, N);

	CHECK(cudaGetLastError());
	CHECK(cudaDeviceSynchronize());
	CHECK(cudaMemcpy(h_z, d_z, M, cudaMemcpyDeviceToHost));

	//check(h_z, N);

	free(h_x);
	free(h_y);
	free(h_z);
	cudaFree(d_x);
	cudaFree(d_y);
	cudaFree(d_z);

	return 0;

}

void __global__ add(const double* x, const double* y, double* z, const int N) {
	const int n = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
	if (n < N) {
		z[n] = x[n] + y[n];
	}
}

//void check(const double* z, const int N) {
//	bool has_error = false;
//	for (int n = 0; n < N; ++n) {
//		if (fabs(z[n] - c) > EPSILON)
//			has_error = true;
//	}
//	printf("%s\n", has_error ? "Has error" : "No error");
//
//
//}

重点讲下面两个函数

CHECK(cudaGetLastError());
CHECK(cudaDeviceSynchronize());

cudaGetLastError()用来步骤下面一句之前最后一个错误。
cudaDeviceSynchronize()用来进行同步主机与设备的作用。 原因是因为核函数的调用是异步的,即主机发出调用核函数的命令后会立即执行后面的语句, 不会等待核函数执行完毕

<think>好的,我现在需要回答用户关于CUDA设备端编程和实现细节的问题。首先,用户提到他们想了解设备端(device-side)的相关概念或实现细节,所以我需要确保覆盖CUDA中设备端编程的核心内容。 首先,我应该回忆一下CUDA的基本架构。CUDA将代码分为主机端(host)和设备端(device)。主机端在CPU上运行,而设备端在GPU上执行。设备端的函数通常用`__global__`或`__device__`修饰,分别表示核函数和设备函数。核函数由主机调用,在GPU上启动多个线程,而设备函数只能在GPU内部调用。 接下来,用户可能需要了解线程层次结构,比如线程块(block)、网格(grid)、以及线程索引的计算。这部分对于理解并行执行至关重要。例如,每个线程通过blockIdx和threadIdx来确定自己的位置,从而处理不同的数据。 然后,内存管理是设备端编程的关键部分。需要区分全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。共享内存是块内线程共享的,访问速度快,适合用作临时存储。而全局内存访问延迟高,但容量大。正确使用这些内存可以显著影响性能。 此外,同步机制如`__syncthreads()`的作用也需要解释,确保线程块内的线程在同步点前完成操作,避免竞态条件。原子操作也是设备端编程的一部分,用于处理多个线程对同一内存地址的访问冲突。 用户可能还关心设备端函数的限制,比如不能调用主机端的函数或使用某些库。此外,动态并行(Dynamic Parallelism)允许核函数启动其他核函数,这是CUDA的高级特性,可以提升程序结构的灵活性。 在实现细节方面,CUDA设备端代码的编译流程和PTX中间表示可能也需要提及。优化技巧如最大化内存合并访问、减少分支 divergence 等,对性能提升有帮助,但用户的问题更偏向概念,可能需要简要带过。 参考用户提供的引用,引用[2]提到了设备端的启动函数API,如`cudaLaunchDevice`,这属于动态并行的内容,需要包含在回答中。其他引用涉及安装和编程指南,可能不需要直接引用,但可以指出编程指南是重要资源。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如动态并行的具体应用、共享内存优化方法、原子操作的使用场景,以及设备端调试工具等。 现在需要将这些点组织成结构清晰的回答,确保每个部分都有逻辑连接,并正确引用相关文献。同时,检查是否所有数学公式和代码片段符合格式要求,比如使用$...$和$$...$$,以及代码块使用正确的语法高亮。</think>### CUDA设备端编程与实现细节 #### 1. **设备端函数与核函数** - **核函数**(`__global__`):由主机调用,在GPU上并行执行。例如: ```cuda __global__ void addKernel(int *a, int *b, int *c) { int i = threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } ``` - **设备函数**(`__device__`):仅在GPU内部调用,无法从主机直接调用。 #### 2. **线程层次与执行模型** - **线程组织**:线程按层次结构组织为线程块(Block)和网格(Grid)。每个线程通过内置变量定位: - `blockIdx`(块索引) - `threadIdx`(线程索引) - `blockDim`(块维度) - **索引计算示例**:假设二维网格和块,全局索引为: $$x = blockIdx.x \times blockDim.x + threadIdx.x$$ $$y = blockIdx.y \times blockDim.y + threadIdx.y$$ #### 3. **内存模型** - **全局内存(Global Memory)**:GPU显存,所有线程可访问,但延迟高。 - **共享内存(Shared Memory)**:块内线程共享,速度快,需显式声明: ```cuda __shared__ float sharedBuffer[256]; ``` - **常量内存(Constant Memory)**:只读,适合频繁访问的常量数据。 - **寄存器(Registers)**:最快,每个线程私有。 #### 4. **同步与原子操作** - **同步函数**:`__syncthreads()`用于块内线程同步,确保数据一致性[^2]。 - **原子操作**:避免多线程竞争,例如原子加法: ```cuda atomicAdd(&counter, 1); ``` #### 5. **动态并行(Dynamic Parallelism)** - 允许核函数启动子核函数,需计算能力3.0及以上: ```cuda __global__ void parentKernel() { childKernel<<<1, 1>>>(); } ``` 设备端启动核函数通过`cudaLaunchDevice`等API实现。 #### 6. **限制与优化** - **设备端限制**:不能递归调用、不可使用静态变量、无法直接调用主机函数- **性能优化**:最大化内存合并访问、减少分支分歧(Branch Divergence)、合理使用共享内存。 #### 7. **调试与工具** - **CUDA-MEMCHECK**:检测内存错误。 - **Nsight Systems**:性能分析工具。 ---
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