我有以下全局内核:
__global__ void pdegpu(PDE_ParabolicD1_Num_GPU **pdes)
{
PDE_ParabolicD1_Num_GPU *loc;
loc = new PDE_ParabolicD1_Num_GPU();
loc->Setup();
delete loc;
//above code was just an example to show that new and delete work fine
*pdes = new PDE_ParabolicD1_Num_GPU()
我直接访问cuda内核中的主机mem,没有发现错误,这是为什么?
我试着从那里变得更聪明。
分配主机内存的大小字节,该内存是页面锁定的,并可由设备访问。驱动程序跟踪此函数分配的虚拟内存范围,并自动加速对cudaMemcpy*()等函数的调用。,因为该内存可以由设备直接访问,因此它可以以比使用malloc()等函数获得的可分页内存更高的带宽进行读写。
为什么许多cuda程序会在cudaMemcpy之后添加cudaMallocHost?
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#define N 64
// cuda ker
我需要计算GPU运行时代码,以及总运行代码(主机和设备)。在我的代码中,我有两个gpu内核在运行,在主机for循环之间复制数据,下面的示例可以显示我的代码是什么样子的。
cuda event start
//FIRST kernel code call <<...>>
// cuda memory copy result back from device to host
CudadeviceSyncronize()
// copy host data to host array (CPU funtion loop)
// cuda memory copy fr
我已经写了一个简单的Halide代码来计算从0到n的数字的平方,然而它在GPU上比在CPU上多花22倍的时间。
#include"stdafx.h"
#include "Halide.h"
#include <stdio.h>
using namespace Halide;
#include "HalideRuntimeOpenCL.h"
#define GPU_TILE 16
#define COMPUTE_SIZE 1024
Target find_gpu_target();
// Define some Vars to u
在tensorflow关于的指南中,有一段代码如下:
import time
def measure(x, steps):
# TensorFlow initializes a GPU the first time it's used, exclude from timing.
tf.matmul(x, x)
start = time.time()
for i in range(steps):
x = tf.matmul(x, x)
_ = x.numpy() # Make sure to execute op and not just enq
我试图运行一个网络(卷积,高速公路,fc,rnn),这是太大的GPU。因此,我在全球范围内将该设备定义为"cpu“。在执行脚本时,在构建模型之后,在初始化变量时,脚本会抛出一个gpu错误。
with tf.Session() as sess:
with tf.device("cpu:0"):
model = CNN_FC_LANGUAGE(sess, checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
char_embed_dim=FLAGS.cha