在CPU世界中，可以通过内存映射来实现。可以为GPU做类似的事情吗？如果两个进程可以共享相同的CUDA上下文，我认为这将是微不足道的-只需传递GPU内存指针。是否可以在两个进程之间共享相同的CUDA上下文？我能想到的另一种可能性是将设备内存映射到内存映射的主机内存。由于它是内存映射的，因此可以在两个进程之间共享。这是否有意义/可能，是否有任何开销？ 最佳答案 CUDAMPS有效地允许来自2个或更多进程的CUDA事件表现得好像它们在GPU上共享相同的上下文。(为了清楚起见:CUDAMPS不会导致两个或多个进程共享相同的上下文。但是，如
我试图找出CUDA中常量内存、纹理内存和全局内存之间的区别。我能够找到以下相关文章，但无法找到我的问题的答案globalvssharedmemoryinCUDAUsageofglobalvs.constantmemoryinCUDA一篇处理所有这三个方面的性能影响的文章:http://forum.beyond3d.com/showthread.php?t=52510 最佳答案 恒定内存:这是存储常量和内核参数的地方慢，但有缓存(8kb)恒定内存针对广播进行了优化纹理内存:针对2D空间访问模式优化的缓存读取具有一些优势，例如可以免费使
我试图找出CUDA中常量内存、纹理内存和全局内存之间的区别。我能够找到以下相关文章，但无法找到我的问题的答案globalvssharedmemoryinCUDAUsageofglobalvs.constantmemoryinCUDA一篇处理所有这三个方面的性能影响的文章:http://forum.beyond3d.com/showthread.php?t=52510 最佳答案 恒定内存:这是存储常量和内核参数的地方慢，但有缓存(8kb)恒定内存针对广播进行了优化纹理内存:针对2D空间访问模式优化的缓存读取具有一些优势，例如可以免费使
当我将数组绑定(bind)到CUDA中的纹理时，该数组是否复制到纹理空间？或者，该数组引用是纹理吗？如果答案是1，那么我可以绑定(bind)一个纹理并从纹理内存空间中安全地获取数据，同时将结果写入分配在全局内存中的数组。如果答案是2，那么纹理内存是否是一个全局内存空间，用于缓存和空间获取数据？我想知道这个话题，因为我看到了一些与这个话题相关的问题，但我现在还不清楚答案。提前致谢。 最佳答案 答案是第二种选择，但从那里开始，事情变得更加复杂。没有“纹理内存”之类的东西，只有通过专用硬件访问的全局内存，其中包括GPU读取缓存(每个MP6
当我将数组绑定(bind)到CUDA中的纹理时，该数组是否复制到纹理空间？或者，该数组引用是纹理吗？如果答案是1，那么我可以绑定(bind)一个纹理并从纹理内存空间中安全地获取数据，同时将结果写入分配在全局内存中的数组。如果答案是2，那么纹理内存是否是一个全局内存空间，用于缓存和空间获取数据？我想知道这个话题，因为我看到了一些与这个话题相关的问题，但我现在还不清楚答案。提前致谢。 最佳答案 答案是第二种选择，但从那里开始，事情变得更加复杂。没有“纹理内存”之类的东西，只有通过专用硬件访问的全局内存，其中包括GPU读取缓存(每个MP6
我正在尝试分配设备内存，复制到它，在GPU上执行计算，将结果复制回来，然后释放我分配的设备内存。我想确保我没有超出限制，我想看看共享内存空间中是否有足够的内存来转储一些数组。当我分配设备内存时，没有返回错误。当我使用cudaMemGetInfo检查分配的内存量时，看起来一个cudaMalloc没有分配任何内存。此外，当我尝试释放内存时，似乎只释放了一个指针。我正在使用matlabMexfunction接口(interface)来设置GPU内存并启动内核。在这一点上，我什至没有调用内核，只是返回一个单位矩阵作为结果。cudaError_tcudaErr;size_tfreeMem=0;s
我正在尝试分配设备内存，复制到它，在GPU上执行计算，将结果复制回来，然后释放我分配的设备内存。我想确保我没有超出限制，我想看看共享内存空间中是否有足够的内存来转储一些数组。当我分配设备内存时，没有返回错误。当我使用cudaMemGetInfo检查分配的内存量时，看起来一个cudaMalloc没有分配任何内存。此外，当我尝试释放内存时，似乎只释放了一个指针。我正在使用matlabMexfunction接口(interface)来设置GPU内存并启动内核。在这一点上，我什至没有调用内核，只是返回一个单位矩阵作为结果。cudaError_tcudaErr;size_tfreeMem=0;s
我已阅读CUDA编程指南，但我错过了一件事。假设我在全局内存中有32位int数组，我想通过合并访问将它复制到共享内存。全局数组的索引从0到1024，假设我有4个block，每个block有256个线程。__shared__intsData[256];何时执行合并访问？1.sData[threadIdx.x]=gData[threadIdx.x*blockIdx.x+gridDim.x*blockIdx.y];全局内存中的地址从0复制到255，每个被32个线程在warp中复制，这样就可以了？2.sData[threadIdx.x]=gData[threadIdx.x*blockIdx.x
我已阅读CUDA编程指南，但我错过了一件事。假设我在全局内存中有32位int数组，我想通过合并访问将它复制到共享内存。全局数组的索引从0到1024，假设我有4个block，每个block有256个线程。__shared__intsData[256];何时执行合并访问？1.sData[threadIdx.x]=gData[threadIdx.x*blockIdx.x+gridDim.x*blockIdx.y];全局内存中的地址从0复制到255，每个被32个线程在warp中复制，这样就可以了？2.sData[threadIdx.x]=gData[threadIdx.x*blockIdx.x
在这个2010paper[1]关于raycastingsparsevoxeloctrees(SVOs)(抱歉；本文需要一段时间才能加载)，第3节指出了一个有趣的内存设置，以节省体素数据的空间，它几乎总是非常大.他们指定了一个15位的相对指针，用一个1位的标志来指定是否需要远指针(如果体积数据太大，则设置标志，15位的指针被认为指向到辅助的远指针)。正在采取什么措施来实现这一目标？这与CUDA/GPU有关吗？它是通过某种自定义分配器在C++代码中完成的吗？如果有的话，这将如何在C++中完成？[1]高效稀疏体素八叉树:SamuliLaine、TeroKarras；英伟达研究
