cuda中同步有关函数集合

最新推荐文章于 2025-10-28 16:06:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-28 16:06:50 发布 · 3.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文介绍了GPU编程中常用的同步函数，包括__syncthreads(), cudaDeviceSynchronize(), cudaThreadSynchronize(), cudaStreamSynchronize()和cudaEventSynchronize()等。这些函数用于确保GPU计算任务与CPU之间的正确同步，支持流并行的cudaMemcpy以及异步内存拷贝等功能。
部署运行你感兴趣的模型镜像 


__syncthreads() ：线程块内同步





下面这些都是用于GPU和CPU同步的函数，CPU将会在该函数后才开始执行




cudaDeviceSynchronize():与cudaThreadSynchronize()一样，cudaThreadSynchronize()是老版api，建议用cudaDeviceSynchronize()。同步CPU和GPU，只有GPU计算到这个位置后，CPU才会开始接着。如果不加，那么GPU在计算的时候，CPU也会计算。


cudaThreadSynchronize()







在某个指定的流完成后，CPU即开始执行，而不等待所有的流完成。可以用于GPU和CPU异构执行（即两者并行执行）


cudaStreamSynchronize(strem[i])







cudaEventSynchronize()







用于流并行的cudaMemcpy，使得内存拷贝和计算可以异步并行


cudaMemcpyAsync


                

        

    


      

        
您可能感兴趣的与本文相关的镜像

        

          

            

              PyTorch 2.5
            

            

              

                
PyTorch 2.5

                

                    
PyTorch

                    
Cuda

                

              

              
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

            

          

          

            
          

        

      

  



    



                



	

		

			

				
					
[6] CUDA之线程同步

				
			

			

				

					yohnyang的博客
				

				

					05-26
					
					1690
					
				

			

		

		

			
				
[6] CUDA之线程同步

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
第47节：CUDA 同步机制与 __syncthreads()

				
			

			

				

					yumeiguo的博客
				

				

					08-13
					
					196
					
				

			

		

		

			
				
在 CUDA 编程中，线程是并发执行的，同一个线程块（block）内的线程可能存在数据依赖和共享资源访问。// 读取其他线程写的数据。// 同步，确保加法完成。// 等待所有线程完成写操作。避免写在分支条件中，或者确保所有线程都执行。只同步同一线程块内的线程，线程块间无同步保障。：支持跨线程块的同步（需要特定硬件支持）；会增加同步开销，尽量减少不必要的同步。是块级同步，不影响其他线程块。不一致的共享数据读写。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
CUDA 同步函数

				
			

			

				

					Bryan_Zhang的专栏
				

				

					09-12
					
					5850
					
				

			

		

		

			
				
这里主要区别三个同步函数：cudaStreamSynchronize、CudaDeviceSynchronize 和 cudaThreadSynchronize。在文档中，这三个函数叫做barriers，只有满足一定的条件后，才能通过barriers向后执行。三者的区别如下：    cudaDeviceSynchronize()：该方法将停止CPU端线程的执行，直到GPU端完成之前CUDA的任务，包

			
		

	





	

		

			

				
					
【CUDA】Wrap和Block的同步机制

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_20707221的博客
				

				

					10-28
					
					544
					
				

			

		

		

			
				
【代码】【CUDA】Wrap和Block的同步机制。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
cuda编程三（核函数）

				
			

			

				

					zy20150613的博客
				

				

					04-04
					
					1576
					
				

			

		

		

			
				
CUDA核函数：
要写在显示芯片上执行的程序。在 CUDA 中，在函数前面加上__global__ 表示这个函式是要在显示芯片上执行的,所以我们只要在正常函数之前加上一个__global__就行了：
// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result)
{
    i

			
		

	





	

		

			

				
					
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-同步

				
			

			

				

					武泗海的博客
				

				

					01-07
					
					1961
					
				

			

		

		

			
				
主机与设备之间的同步，分为隐式和显式。
一.隐式：cudaMemcpy函数的作用在于传输传输，但在执行结束之前会产生阻塞。许多与内存相关的操作都会产生阻塞，这些不必要的阻塞会对性能产生较大的影响。如：锁页主机内存分配，设备内存分配，设备内存初始化，同一设备间的内存复制，一级缓存和共享存储配置的修改等等。
二.显式：下面三种函数均可实现主机与设备间的同步。
cudaDeviceSynchron

			
		

	





	

		

			

				
					
c语言 cuda核函数,CUDA核函数与线程配置

				
			

			

				

					weixin_29081703的博客
				

				

					05-20
					
					1700
					
				

			

		

		

			
				
CUDA核函数在GPU上调用的函数成为CUDA核函数(Kernel function)，核函数会被GPU上的多个线程执行。每个线程都会执行核函数里的代码，当然由于线程编号的不同，执行的代码路径可能会有所不同。下面的几行代码是向量加计算的CUDA核函数：__global__ void vectoradd (int *a, int *b, int *c, int n){int i = blockDim...

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA编程入门-核函数与线程模型（一）

				
			

			

				

					m0_59522785的博客
				

				

					01-17
					
					1160
					
				

			

		

		

			
				
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）。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用混合模型OpenSHMEM+CUDA的同步集合与性能分析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
### 使用混合模型OpenSHMEM + CUDA的同步集合与性能分析  在高性能计算领域，OpenSHMEM与CUDA的混合模型为开发高效应用提供了新的途径。下面将详细介绍同步集合操作的实现、性能测试以及OpenSHMEM应用程序的性能分析...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于共享内存的CUDA位图同步机制解析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
CUDA提供了多种同步原语，其中最常用的是`__syncthreads()`，它要求线程块内所有线程到达该点后才能继续执行后续代码，确保共享内存中的数据在读写之间完成一致更新。除此之外，还可以结合使用原子操作函数（如...

			
		

	





	

		

			

          精选资源
				
					
CUDA-Python加速计算基础知识：在进行NVIDIA CUDA课程时创建的一些程序的集合

				
			

			

				

					02-15
				

			

		

		

			
				
5. **同步与流**：在CUDA中，流（Stream）用于管理异步计算任务，确保操作按正确顺序执行。同步机制如`cuda.synchronize()`用于确保所有GPU操作完成后再继续执行后续的CPU代码。  6. **优化技巧**：为了最大化GPU的...

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA学习笔记 —— （七）通信机制（同步函数）

				
			

			

				

					Charles Ren's Tech Blog
				

				

					04-05
					
					4628
					
				

			

		

		

			
				
文章目录host和device间的同步同步函数其他同步函数
host和device间的同步
host和device之间的数据拷贝可以使用cudaMemcpy()
比如
cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA 同步和异步

				
			

			

				

					武泗海的博客
				

				

					01-05
					
					6379
					
				

			

		

		

			
				
同步操作：主机向设备提交任务，主机将阻塞，直到设备将所提交任务完成，并将控制权交回主机。然后继续执行主机的程序。
异步操作：主机向设备提交任务，设备直接开始执行任务，但主机将不再阻塞，而是直接继续执行主机的程序。主机并不会等待设备执行任务完毕。
在CUDA当中，核函数kernel的执行总是异步的，而cudaMemcpy数据传输总是同步的。
特别需要注意的是主机在提交核函数之后，不会阻塞等待核

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA 的块间同步方法

				
			

			

				

					ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
				

				

					03-07
					
					9080
					
				

			

		

		

			
				
CUDA 块间同步方法有以下三种

① Lock-Based Synchronization

② Lock-Free Synchronization

③ __threadfence(）



基于锁的块间同步

CUDA 基于锁的同步的基本思想是使用一个全局互斥量变量来计算到达同步点的线程块的数量。如下代码所示，在 barrier 函数 __gpu_sync() 中，在一个块完成它的计算之后...

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA基础（一）同步、并行与计时的初步理解

				
			

			

				

					IsayIwant的博客
				

				

					03-17
					
					1028
					
				

			

		

		

			
				
隐式同步
隐式方法就是不明确说明主机要等待设备端，而是设备端不执行完，主机没办法进行，比如内存拷贝函数：


主机端必须要等待设备端计算完成。并行程序中经常的一种现象：把串行代码并行化时对串行代码块for的操作，也就是把for并行化。
为什么能进行并行化：
是因为每个线程对应着自己在x，y，z三维的blockIdx和threadIdx。能直接完成线程“坐标”对数组“坐标”的映射关系。
一句话总结：内置的线程坐标变量替换了数组索引。for循环的N被隐式定义用来启动N个线程
最简单的：

并行
写的时候只需要想

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA编程(5)：线程束的线程同步函数、线程束表决函数、线程束洗牌函数

				
			

			

				

					C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
				

				

					03-13
					
					1127
					
				

			

		

		

			
				
CUDA编程(5)：线程束的线程同步函数、线程束表决函数、线程束洗牌函数

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA线程同步

				
			

			

				

					Dezeming的博客
				

				

					12-08
					
					2351
					
				

			

		

		

			
				
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入门与进阶资料完整集合（第三版）

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
本次提供的“cuda资料集合（三）”包含了与CUDA相关的多种入门和指导资料，具体的知识点可以从以下几方面进行详细说明：  1. CUDA指南：通常是指向开发者介绍CUDA基本概念、架构、编程模型以及关键特性的文档。这...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		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
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
打赏作者

	

		

		
			
		
		

		

			
zlingh

			
你的鼓励将是我创作的最大动力

		

	

	

			

	

	

    ¥1
    ¥2
    ¥4
    ¥6
    ¥10
    ¥20
	

	

		

			

				

					扫码支付：¥1
				

				

					

					
					获取中
					

				

				

					
					
					扫码支付
				

			

		

		

			
您的余额不足，请更换扫码支付或充值

			
打赏作者

		

	



      
      

      
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