CUDA运行时API手册离线版

"CUDA Runtime API使用手册，是NVIDIA官方提供的文档，主要涵盖了CUDA Runtime API的各个关键功能，包括设备管理、同步行为、流同步行为和模块管理等内容，便于开发者在离线环境下查阅和学习CUDA编程。" CUDA Runtime API是NVIDIA开发的一种编程接口，用于在GPU上执行并行计算任务。此API主要针对应用程序开发者，提供了丰富的函数库来管理和控制CUDA设备，以实现高效能的计算。以下是对标题和描述中涉及知识点的详细说明： 1. **Driver API与Runtime API的区别**： - CUDA Driver API直接与硬件交互，具有更高的灵活性和更低的级别控制，但使用起来较为复杂。 - CUDA Runtime API则更适合应用程序开发者，它提供了一种更高级别的抽象，简化了代码编写，通常无需驱动程序的直接干预。 2. **API同步行为**： 这一部分讨论了如何确保CUDA API调用的正确顺序和执行时的同步，以避免数据竞争和其他并发问题。例如，`cudaDeviceSynchronize()`函数用于等待所有设备上的计算完成，而`cudaStreamSynchronize()`则是针对特定流的同步。 3. **流同步行为**： CUDA流是并发执行任务的机制，允许不同的任务在同一设备上并行运行。流管理API如`cudaStreamCreate()`、`cudaStreamDestroy()`和`cudaStreamWaitEvent()`等，帮助开发者有效地利用GPU资源。 4. **模块管理**： 模块是编译后的CUDA代码单元，包含可执行的kernel。这部分内容涵盖了加载、卸载模块以及获取模块信息的函数，如`cudaModuleLoad()`、`cudaModuleUnload()`、`cudaModuleGetFunction()`等。 5. **设备管理**： 设备管理API允许开发者选择和配置GPU设备。`cudaChooseDevice()`用于根据特定条件选择设备，`cudaGetDeviceCount()`返回系统中的设备数量，`cudaGetDeviceProperties()`获取设备属性，如内存大小、计算能力等。此外，还有`cudaSetDevice()`用于设置当前活动设备，以及`cudaDeviceReset()`重置设备状态。 6. **内存管理**： 内存管理API如`cudaMalloc()`、`cudaFree()`用于分配和释放GPU内存。CUDA IPC（Inter-Process Communication）功能允许不同进程间共享GPU内存，如`cudaIpcOpenMemHandle()`和`cudaIpcCloseMemHandle()`。 7. **线程管理（已废弃）**： 虽然这部分被标记为已废弃，但`cudaThreadExit()`函数仍然用于线程退出，而在现代CUDA版本中，线程管理更多地通过流和事件来实现。 以上是CUDA Runtime API使用手册中涉及的关键知识点，对于进行CUDA编程的开发者来说，理解和掌握这些概念和函数是非常重要的，能够有效提高GPU编程的效率和性能。