CUDA运行时API手册：设备与线程管理

“CUDA_Runtime_API”是CUDA编程中的一个重要部分，提供了丰富的函数接口供开发者管理GPU设备、执行流同步以及处理模块。CUDA Runtime API是用于在CPU和GPU之间进行交互的库，它允许开发者直接控制GPU的计算能力，提高并行计算的效率。 ### 1. APIs 同步行为 API同步行为涉及到如何确保CUDA API调用的正确顺序和数据一致性。例如，`cudaDeviceSynchronize()`函数用于等待所有之前在特定设备上启动的CUDA操作完成，确保CPU和GPU之间的数据交换正确无误。 ### 2. 流同步行为 CUDA流（Streams）是一种并行执行任务的方法，可以将不同的计算任务分配到不同的流中，实现并行执行。`cudaStreamCreate()`创建一个流，`cudaStreamDestroy()`销毁流，而`cudaStreamSynchronize()`则用于等待指定流中的所有操作完成。 ### 3. 模块 #### 3.1 设备管理 - `cudaChooseDevice()`根据给定的参数选择一个合适的GPU设备。 - `cudaDeviceGetAttribute()`获取设备属性，如最大线程块大小、共享内存大小等。 - `cudaDeviceGetByPCIBusId()`通过PCI总线ID获取设备索引。 - `cudaDeviceGetCacheConfig()`和`cudaDeviceSetCacheConfig()`分别用于获取和设置设备缓存配置。 - `cudaDeviceGetLimit()`和`cudaDeviceSetLimit()`用于查询和设置设备限制，如堆栈大小、线程最大深度等。 - `cudaDeviceGetPCIBusId()`获取设备的PCI总线ID。 - `cudaDeviceGetSharedMemConfig()`和`cudaDeviceSetSharedMemConfig()`处理设备的共享内存配置。 - `cudaDeviceGetStreamPriorityRange()`获取流优先级范围。 - `cudaDeviceReset()`重置设备，清理所有资源。 - `cudaGetDevice()`返回当前使用的设备索引。 - `cudaGetDeviceCount()`获取系统中可用的CUDA设备数量。 - `cudaGetDeviceProperties()`获取设备的详细属性，如名称、计算能力等。 - `cudaIpcCloseMemHandle()`关闭I/O内存句柄。 - `cudaIpcGetEventHandle()`和`cudaIpcOpenEventHandle()`处理I/O事件句柄，实现跨设备事件同步。 - `cudaIpcGetMemHandle()`获取内存的I/O句柄，以便在不同进程间共享。 - `cudaIpcOpenMemHandle()`打开I/O内存句柄，允许其他进程访问共享内存。 - `cudaSetDevice()`选择要使用的设备。 - `cudaSetDeviceFlags()`设置设备运行时标志。 - `cudaSetValidDevices()`设置有效的设备列表。 #### 3.2 线程管理（已弃用） 这些函数主要用于旧版CUDA中的线程控制，如： - `cudaThreadExit()`使当前线程退出。 - `cudaThreadGetCacheConfig()`获取线程缓存配置。 - `cudaThreadGetLimit()`获取线程限制。 - `cudaThreadSetCacheConfig()`设置线程缓存配置。 - `cudaThreadSetLimit()`设置线程限制。 - `cudaThreadSynchronize()`等待当前线程上下文中的所有CUDA操作完成。 #### 3.3 错误处理 这部分包含与错误处理相关的函数，如返回错误代码、获取错误字符串等，帮助开发者调试和解决CUDA程序中出现的问题。 CUDA Runtime API 提供了全面的工具来管理和优化GPU上的计算任务，通过流管理和设备控制，可以实现高效、灵活的并行计算。理解和熟练运用这些API是CUDA编程的关键，能够极大地提升GPU计算应用的性能。