执行原理是CPU运行主程序，向GPU发送指示告诉它该做什么，那么系统就需要做如下的事情： 1.把CPU内存中的数据转移到GPU的内存中 2.将数据从GPU移回CPU (把数据从一个地方移到另一个地方命令为cudaMemcpy...四、A CUDA Program 典型的GPU算法流程： CPU在GPU上分配存储空间(cudaMalloc) CPU将输入数据拷贝到GPU(cudaMemcpy) CPU调用某些内核来监视这些在GPU...上处理这个数据的内核(kernel launch) CPU将GPU计算得到的结果复制回CPU(cudaMemcpy) 五、定义GPU计算 GPU能做的事是： 有效的启动大量线程 并行的运行上面启动的大量线程...3.数据转移cudaMemcpy 代码片段 // 将数据转移到GPU cudaMemcpy(d_in, h_in, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyHostToDevice); // 调用内核...); 注意下面函数的第三个参数direction有三种选项： cudaMemcpy(destination, source, size, direction) 分别是： cudaMemcpyHostToDevice
= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")
; goto Error; } // 把用户输入的密码从主机复制到设备显存上 cudaStatus = cudaMemcpy(dev_userKeyWord, userKeyword, sizeof...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...\n", cudaStatus); goto Error; } // 把激活成功教程的密码从GPU拷贝到CPU cudaStatus = cudaMemcpy(keyWordByGPU, dev_keyWordByGPU...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")
CUDA向量加法深入理解grid、block、thread的关系及thread索引的计算 CUDA编程流程 CPU在GPU上分配内存：cudaMalloc； CPU把数据发送到GPU：cudaMemcpy...； CPU在GPU上启动内核（kernel），它是自己写的一段程序，在每个线程上运行； CPU把数据从GPU取回：cudaMemcpy； CPU释放GPU上的内存。...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")
（5）关键一步：使用cudaMemcpy（）函数，将主机端二级指针中的数据（设备端一级指针的地址）拷贝到设备端二级指针指向的GPU内存中。...（6）使用cudaMemcpy（）函数将主机端一级指针指向的CPU内存空间中的输入数据，拷贝到设备端一级指针指向的GPU内存中，这样输入数据就算上传到设备端了。...{ A[i] = d_dataA + Col * i; C[i] = d_dataC + Col * i; } cudaMemcpy...); cudaMemcpy(d_dataA, dataA, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice); dim3 block...(pDeviceData, img[0].data, sizeof(uchar)*imgH*imgW, cudaMemcpyHostToDevice); err=cudaMemcpy(pDeviceData
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); if (cudaStatus !...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); if (cudaStatus !...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")
i++) 69 { 70 a[i] = i; 71 b[i] = i * 2; 72 } 73 74 //将数组上传到GPU 75 cudaMemcpy...(dev_a, a, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); 76 cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(float),...); 77 78 dot > > (dev_a, dev_b, dev_partial_c); 79 80 cudaMemcpy
cudaMalloc((void**)&dev_a, size); cudaMalloc((void**)&dev_b, size); cudaMalloc((void**)&dev_c, size); cudaMemcpy...(dev_a, ori_a, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, ori_b, size, cudaMemcpyHostToDevice)...; DoInKernel > > (dev_a, dev_b, dev_c, num); cudaMemcpy(ori_c, dev_c, size
cudaMemcpy(dst, src, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice); //Remember to use checkCudaErrors!...checkCudaErrors(cudaMemcpy(d_filter,h_filter,sizeof(float) * filterWidth * filterWidth,cudaMemcpyHostToDevice...gridSize.x; gridSize.x = numItem / blockSize.x + 1; } // Step 2: Range checkCudaErrors(cudaMemcpy...(&min_logLum, d_inter_min, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost)); checkCudaErrors(cudaMemcpy(&max_logLum...cudaMemcpyDeviceToDevice)); checkCudaErrors(cudaMemcpy(d_outputPos, d_inputPos, numElems*sizeof(unsigned
cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t)); //cudaMemcpy...0 >> >(gpudata, result, time); /*把结果从显示芯片复制回主内存*/ int sum; clock_t time_used; //cudaMemcpy...将结果从显存中复制回内存 cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy(&time_used...将结果从显存中复制回内存 cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int) * THREAD_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost); 最后在CPU端进行加和...将结果从显存中复制回内存 cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int) * THREAD_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaMemcpy
您的确可以保留您的__device__的p1指针不动的，但是您需要在host上分配一个同样的host_p1指针（用cudaMalloc()), 然后再用cudaMemcpy将此host上指针的值赋值给您写的那个...您可以通过同步的cudaMemcpy或者cudaDeviceSynchronize()的返回值来判定这一点。 ?...2：带device前缀的，设备端数组应该用cudaMemcpyToSymbol来赋值（注意必须用cudaMemcpyToSymbol，用cudaMemcpy的话还是会崩溃，运算结果全0），具体代码如下：...3564ms 3719ms 3688ms 3647ms 3677ms 3519ms 3599ms 方法二：核函数输入指针参数 3374ms 3504ms 3420ms 3565ms 本案例中，用cudaMemcpy...实际上，cudaMemcpyToSymbol()是cudaGetSymbolAdress() + cudaMemcpy()的合体。
cudaMalloc((void **)&d_x, M); cudaMalloc((void **)&d_y, M); cudaMalloc((void **)&d_z, M); cudaMemcpy...(d_x, h_x, M, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, h_y, M, cudaMemcpyHostToDevice); const...grid_size = (N + block_size - 1) / block_size; add>>(d_x, d_y, d_z, N); cudaMemcpy
i] = i * 2; } cudaEventRecord(start, 0); // copy the arrays 'a' and 'b' to the GPU cudaMemcpy...(dev_a, a, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(float...] = i * 2; } cudaEventRecord(start, 0); // copy the arrays 'a' and 'b' to the GPU cudaMemcpy...(dev_aa, aa, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_bb, bb, size * sizeof(...>(size, dev_aa, dev_bb, dev_partial_cc); // copy the array 'c' back from the GPU to the CPU /* cudaMemcpy
h_data,0,MAX*sizeof(int)); cudaMalloc((void **) &d_data,MAX*sizeof(int)); start = clock(); cudaMemcpy...(d_data,h_data,MAX*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(h_data,d_data,MAX*sizeof(int),
cudaMalloc(&deviceDst, sizeof(float) * totalPixels); cudaMalloc(&deviceKer, sizeof(float) * 3 * 3); cudaMemcpy...(deviceSrc, src, sizeof(float) * totalPixels, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(deviceKer, ker,...numCols); conv2MexCuda>>(deviceSrc, deviceDst, numRows, numCols, deviceKer); cudaMemcpy
= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...= cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!")...打开后，在pdf搜索栏中输入一个运行时函数，例如cudaMemcpy，查到的结果如下： ?
*)&d_input, ARRAY_BYTES); cudaMalloc((void**)&d_output, ARRAY_BYTES); // 将输入数组从主机内存复制到设备内存 cudaMemcpy...multiplyByTwo>>(d_input, d_output, ARRAY_SIZE); // 将计算结果从设备内存复制到主机内存 cudaMemcpy...接下来，我们使用cudaMemcpy函数将输入数组从主机内存复制到设备内存，然后启动核函数在设备上进行并行计算。最后，我们使用cudaMemcpy函数将计算结果从设备内存复制回主机内存，并打印结果。...例如，在CUDA中，可以使用cudaMalloc函数在设备上分配内存，使用cudaMemcpy函数进行主机和设备之间的数据传输，使用cudaFree函数释放设备内存。
cudaMemcpy() 1....函数原型：cudaError_t cudaMemcpy (void *dst, const void *src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)。 2....要求：当我们需要拷贝数据到常量内存中应该使用cudaMemcpyToSymbol()，而cudaMemcpy()会复制到全局内存。 6. 性能提升的原因： 6.1....建议：对cudaMemcpy()函数调用中的源内存或者目标内存，才使用固定内存，并且在不再需要使用它们时立即释放。 6....6. cudaMemcpyAsync()：前面在cudaMemcpy()中提到过，这是一个以异步方式执行的函数。
pIntegImgLena, imgH*imgW*sizeof(float)); cudaMalloc(&pPtsImg, imgH*imgW*sizeof(int)); //拷贝数据至GPU cudaMemcpy...(pImgLena, imgLena.data,imgH*imgW*sizeof(uchar), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(pIntegImgLena..., integImgLena.data,imgH*imgW*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(pPtsImg, ptsImg.data...grid, block, 0>>>(pImgLena,pIntegImgLena, pPtsImg, imgW, imgH, win); cudaThreadSynchronize(); cudaMemcpy
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