float *d_A; cudaMalloc((void **)&d_A, 1 * 3 * 640 * 640 * sizeof(float));
时间: 2024-06-17 16:06:48 浏览: 108
这段代码使用了CUDA API中的cudaMalloc函数,它的作用是在GPU上分配一段内存空间,并返回指向该内存空间的指针。具体来说,这段代码分配了一个float类型的一维数组,大小为1 * 3 * 640 * 640,也就是总共有1 * 3 * 640 * 640个float型数据需要存储,最后使用sizeof(float)得到每个float型数据所占用的字节数,然后将总字节数作为cudaMalloc函数的参数传入,以此在GPU上分配足够的内存空间。最终,指向这段内存空间的指针被存储在d_A中。
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cudaMalloc((void**)&conv1_weight,6*5*5*sizeof(float));
这段代码是在使用CUDA进行GPU编程时,为卷积层的权重分配内存空间的代码。其中,cudaMalloc函数用于在GPU上分配内存空间,(void**)&conv1_weight表示将分配的内存空间的地址存储在conv1_weight指针变量中,6*5*5*sizeof(float)表示需要分配的内存空间大小,即卷积核的大小。这段代码的作用是为卷积层的权重分配内存空间,以便在GPU上进行计算。
const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex1 = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); const int outputIndex2 = engine->getBindingIndex("proto"); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex1 == 1); assert(outputIndex2 == 2); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer1, kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer2, kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float))); // Alloc CPU buffers *cpu_output_buffer1 = new float[kBatchSize * kOutputSize1]; *cpu_output_buffer2 = new float[kBatchSize * kOutputSize2];
这段代码与之前的代码类似,用于初始化TensorRT引擎的输入和输出缓冲区,但有一些变化。
首先,使用`engine->getBindingIndex()`函数获取输入和两个输出张量的索引。在此代码示例中,输入张量的名称为`kInputTensorName`,第一个输出张量的名称为`kOutputTensorName`,第二个输出张量的名称为"proto"。使用断言来确保获取的索引正确。
接下来,使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和两个输出缓冲区分配内存空间。`gpu_input_buffer`是输入缓冲区的指针,`gpu_output_buffer1`和`gpu_output_buffer2`分别是两个输出缓冲区的指针。通过将这些指针转换为`void**`类型传递给`cudaMalloc()`函数来分配内存空间。
然后,使用`new`关键字为CPU上的两个输出缓冲区分配内存空间。`cpu_output_buffer1`和`cpu_output_buffer2`分别是两个输出缓冲区的指针,它们指向大小为`kBatchSize * kOutputSize1`和`kBatchSize * kOutputSize2`的浮点型数组。
通过这些步骤,实现了TensorRT引擎输入和两个输出缓冲区的初始化和分配内存的操作。这些缓冲区将用于在推理过程中存储输入和输出数据。
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