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深度学习部署笔记(十): CUDA RunTime API-2.2流的学习

1. 流的定义

流(Stream)是一个基于上下文(Context)的任务管道抽象,是一组由GPU依次执行的CUDA操作序列,其中每个操作可能会使用或产生数据。在一个上下文中可以创建多个流,每个流都拥有自己的任务队列和执行状态。通过在不同的流上执行不同的CUDA操作,可以使得这些操作能够异步地并行执行,提高了CUDA程序的性能。

默认情况下,每个线程都有自己的默认流,可以使用nullptr来代表默认流。在默认流上执行的CUDA操作会被添加到默认流的任务队列中,然后在GPU上异步执行。如果您创建了多个流,则需要使用流的句柄来将CUDA操作添加到特定的流中。

2. 同步和异步

2.1 同步

女朋友(context)发出指令(任务队列)后就什么事情都不能干了,还要等我们这些工具人返回消息,身为一个合格的工具人,你们觉得这样可以吗?身为工具人之王,我们当然不能这样
在这里插入图片描述

2.2 异步

这个案例是一个流,也就是一个男朋友,当然,漂亮的女生是应该被更好的对待,例如说多个男朋友

女朋友难道要等我们工具人买回来全部东西吗? 当然不用了,女朋友可以不停的给我们发指令,她想吃苹果了,突然她又想吃个西瓜,也给我们发一下,突然她又想喝奶茶了,再喊我们去给她买奶茶,然后一次性叫我们拿回来

如果女朋友想知道买的奶茶的信息,她完全可以给我们发个消息,到了奶茶店给她拍一下今天有什么特别新品,等等等等。

是女朋友也可以新建一个流,这个流就是我的好兄弟,工具人二号

最重要的是,我们都不是她的男朋友,我只是觉得我是她的男朋友, 也就是nullptr, 默认流,但是很可能我是异步的任务队列,只是为了异步的执行操作,提高context的管理而已

活没干完之前,舔狗不许回家
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3. 正常的解释

在这里插入图片描述

4. 代码案例

// CUDA运行时头文件
#include <cuda_runtime.h>#include <stdio.h>
#include <string.h>#define checkRuntime(op)  __check_cuda_runtime((op), #op, __FILE__, __LINE__)bool __check_cuda_runtime(cudaError_t code, const char* op, const char* file, int line){if(code != cudaSuccess){    const char* err_name = cudaGetErrorName(code);    const char* err_message = cudaGetErrorString(code);  printf("runtime error %s:%d  %s failed. \n  code = %s, message = %s\n", file, line, op, err_name, err_message);   return false;}return true;
}int main(){int device_id = 0;checkRuntime(cudaSetDevice(device_id));cudaStream_t stream = nullptr;checkRuntime(cudaStreamCreate(&stream));// 在GPU上开辟空间float* memory_device = nullptr;checkRuntime(cudaMalloc(&memory_device, 100 * sizeof(float)));// 在CPU上开辟空间并且放数据进去,将数据复制到GPUfloat* memory_host = new float[100];memory_host[2] = 520.25;checkRuntime(cudaMemcpyAsync(memory_device, memory_host, sizeof(float) * 100, cudaMemcpyHostToDevice, stream)); // 异步复制操作,主线程不需要等待复制结束才继续// 在CPU上开辟pin memory,并将GPU上的数据复制回来 float* memory_page_locked = nullptr;checkRuntime(cudaMallocHost(&memory_page_locked, 100 * sizeof(float)));checkRuntime(cudaMemcpyAsync(memory_page_locked, memory_device, sizeof(float) * 100, cudaMemcpyDeviceToHost, stream)); // 异步复制操作,主线程不需要等待复制结束才继续printf("%f\n", memory_page_locked[2]);checkRuntime(cudaStreamSynchronize(stream));printf("%f\n", memory_page_locked[2]);// 释放内存checkRuntime(cudaFreeHost(memory_page_locked));checkRuntime(cudaFree(memory_device));checkRuntime(cudaStreamDestroy(stream));delete [] memory_host;return 0;
}

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