CUDA编程 基础与实践 学习笔记（九）

最新推荐文章于 2025-09-20 12:00:13 发布
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#cv #pytorch #c++ #计算机视觉

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原子操作
atomicAdd(&addr, val)这个在SNN部分反向传播的cuda代码里面见过，原子操作也在数据库课程里面学过，是不受其他事务影响的“读-改-写”操作。线程的执行不能保证特定顺序，因此需要原子操作来保证变量读写不受影响。
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所有的原子操作。第一个地址既可以是全局内存，也可以是共享内存。都是device函数，只能在核函数中使用。

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在main函数的第四行中，调用gpuAdd，其中1和4是两个输入变量，d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针。如果gpuAdd的结果需要在主机上使用，那么它必须从设备的内存复制到主机的内存中，这是由cudaMemcpy函数完成的。使用cudaMemcpy函数将h_a和h_b的值复制到d_a和d_b指向的设备显存中，数据传输方向为从主机到设备。gpuAdd函数不是使用整数变量d_a和d_b作为内核的输入，而是将指向设备*d_a和*d_b上这些变量的指针作为输入。h_a、h_b和h_c是主机内存中的变量。
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cuda程序框架一般为主机数据拷贝到设备，执行核函数，设备数据拷贝到主机，由于cpu是不需要数据拷贝的，所以这整体时间在于执行任务函数，而cuda正是可以加速这一点；但是cpu与gpu内存间的PCIe带宽远小于gpu的显存带宽(cpu与gpu数据传输很慢)，所以显而易见的加速gpu(相同cpu运行时间下，怎么让gpu运行时间更短)的方法有减少数据传输的时间，增加核函数的算术强度，增加并行程度；而上述都是从"宏观"或者软件层面上说的，而限于gpu硬件实现，也有一些有关速度的值得注意的地方。
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#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size); __global__ void addKernel(int *c, const int
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