介绍一下CUDA的runtime 库,和里面一些常用的函数
时间: 2024-04-03 13:35:57 浏览: 71
CUDA LIB.zip_CAPPED RADAR_cuda radar_zip
CUDA Runtime API是CUDA提供的一种用于管理GPU设备、分配内存、执行核函数等操作的API。它是一个在运行时链接的动态链接库,可以与C、C++和Fortran等编程语言一起使用。下面是一些常用的CUDA Runtime API函数及其功能:
1. cudaMalloc:在GPU上分配内存。
2. cudaMemcpy:在CPU和GPU之间拷贝数据。
3. cudaMemset:在GPU上对内存进行初始化。
4. cudaFree:释放在GPU上分配的内存。
5. cudaDeviceSynchronize:等待所有在GPU上的操作完成。
6. cudaGetDeviceCount:获取可用的GPU设备数量。
7. cudaGetDeviceProperties:获取GPU设备的属性。
8. cudaStreamCreate:创建一个GPU流,用于在GPU上执行异步操作。
9. cudaStreamSynchronize:等待一个GPU流中的所有操作完成。
10. cudaEventCreate:创建一个CUDA事件,用于测量GPU操作的时间。
11. cudaEventRecord:记录一个CUDA事件。
12. cudaEventSynchronize:等待一个CUDA事件完成。
13. cudaThreadSynchronize:等待所有GPU操作完成。
14. cudaDeviceSetLimit:设置GPU资源的限制,如内存大小和线程块数量。
15. cudaDeviceReset:重置当前GPU设备的状态。
以上是一些常用的CUDA Runtime API函数及其功能,它们可以帮助开发人员更方便地编写GPU并行程序。
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