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【CUDA编程】【16】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.13.Call Stack】

Call Stack

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Call Stack 在计算能力2.x及以上的device中,可以使用cudaDeviceGetLimit()查询调用栈(call stack)的大小,并使用cudaDeviceSetLimit()...

【CUDA编程】【15】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.12.Error Checking】

Error Checking

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Error Checking 同步函数在任务完成后才返回,这意味着host可以在函数返回时确信任务已经成功或失败。异步函数(见:Asynchronous Concurrent Execution)会...

【CUDA编程】【14】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.11.Interprocess Communication】

Interprocess Communication,IPC

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Interprocess Communication 由host线程创建的任何device内存指针或event句柄都可以被同一进程中的其他线程直接引用。然而,它在该进程之外是无效的,所以无法被属于不...

【程序是怎样跑起来的】第12章:让计算机“思考”

猜拳游戏程序,随机数

博客为参考《程序是怎样跑起来的》一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.作为“工具”的程序和为了“思考”的程序 👉第12章热身问答: 用计算机进行的模拟试验称为什么? 计算机模拟。计算机模拟是指用软件来进行实际试验。 伪随机数指的是什么? 通过公式产生的伪随机...

【C++并发编程】【2】【Hello, world of concurrency in C++!】Why use concurrency?

并发的优缺点

【C++并发编程】系列博客为参考《C++ Concurrency IN ACTION (SECOND EDITION)》一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Why use concurrency? 在应用程序中使用并发有两个主要原因: 关注点分离(separation of concerns) 性能(perform...

【CUDA编程】【13】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.10.Unified Virtual Address Space】

Unified Virtual Address Space

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Unified Virtual Address Space 当应用程序以64位进程运行时,host和所有device(计算能力2.0以上)将共享一个单一的地址空间。通过CUDA API调用在该虚拟地...

【CUDA编程】【12】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.9.Multi-Device System】

Device Enumeration,Device Selection,Stream and Event Behavior,Peer-to-Peer Memory Access,Peer-to-Peer Memory Copy

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Device Enumeration host系统可以包含多个device。以下代码展示了如何枚举这些device、查询它们的属性并确定支持CUDA的device数量。 1 2 3 4 5 6 7...

【CUDA编程】【11】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.8.Asynchronous Concurrent Execution】

Concurrent Execution between Host and Device,Concurrent Kernel Execution,Overlap of Data Transfer and Kernel Execution,Concurrent Data Transfers,Streams,Programmatic Dependent Launch and Synchronization,CUDA Graphs,Events,Synchronous Calls

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Asynchronous Concurrent Execution CUDA将以下操作视为独立任务,这些任务可以并发执行: 在host上的计算。 在device上的计算。 从host...

【CUDA编程】【10】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.7.Memory Synchronization Domains】

Memory Fence Interference,Isolating Traffic with Domains,Using Domains in CUDA

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Memory Fence Interference 先介绍两个概念:内存屏障(memory fence)和内存刷新(memory flush)。 内存屏障的主要目的是控制内存访问的顺序,确保不同线...

【CUDA编程】【9】【3.Programming Interface】【3.2.CUDA Runtime】【3.2.6.Page-Locked Host Memory】

Page-Locked Host Memory,Portable Memory,Write-Combining Memory,Mapped Memory

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide(v12.6)”。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Page-Locked Host Memory 运行时提供了几种函数,允许使用页锁定(page-locked,也称pinned)host内存(和通过malloc()分配的常规的可分页host内存不同...