cudaMemcpyAsync
时间: 2023-11-27 11:48:14 浏览: 30
cudaMemcpyAsync是一个异步内存复制函数,用于在CUDA设备和主机之间复制数据。与同步函数不同,它不会阻塞CPU线程,而是将复制操作放入CUDA流中,以便在GPU上异步执行。这个函数需要指定源内存地址、目标内存地址、复制的字节数以及流。当函数返回时,无法确保复制操作是否已经启动,更无法保证它是否已经结束。但是,我们能够得到的保证是,复制操作肯定会在下一个被放入流中的操作之前执行。需要注意的是,任何传递给cudaMemcpyAsync()的主机内存指针都必须已经通过cudaHostAlloc()分配好内存,也就是说,你只能以异步方式对页锁定内存进行复制操作。
下面是一个使用cudaMemcpyAsync()的例子:
```python
import numpy as np
from numba import cuda
# 定义一个CUDA核函数
@cuda.jit
def add_kernel(x, y, out):
i = cuda.grid(1)
if i < x.shape[0]:
out[i] = x[i] + y[i]
# 分配设备内存
x_device = cuda.to_device(np.array([1, 2, 3]))
y_device = cuda.to_device(np.array([4, 5, 6]))
out_device = cuda.device_array(3)
# 定义流
stream = cuda.stream()
# 异步复制数据到设备
cuda.memcpy_async(out_device, x_device, 3 * np.dtype(np.int32).itemsize, stream=stream)
cuda.memcpy_async(out_device, y_device, 3 * np.dtype(np.int32).itemsize, stream=stream)
# 在流上启动核函数
threads_per_block = 3
blocks_per_grid = 1
add_kernel[blocks_per_grid, threads_per_block, stream](x_device, y_device, out_device)
# 异步复制结果到主机
out_host = np.empty(3, dtype=np.int32)
cuda.memcpy_async(out_host, out_device, 3 * np.dtype(np.int32).itemsize, stream=stream)
# 等待流执行完毕
stream.synchronize()
# 输出结果
print(out_host)
```