使用可分页内存进行异步内存复制的效果?

时间:2012-12-30 18:56:09

标签: asynchronous cuda

在CUDA C最佳实践指南5.0版,第6.1.2节中,写道:

  

与cudaMemcpy()相比,异步传输版本   需要固定主机内存(参见固定内存),它包含一个   附加参数,流ID。

这意味着如果我使用简单的内存,cudaMemcpyAsync函数应该会失败。

但事实并非如此。

出于测试目的,我尝试了以下程序:

内核:

__global__ void kernel_increment(float* src, float* dst, int n)
{
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    if(tid<n)   
        dst[tid] = src[tid] + 1.0f;
}

主:

int main()
{
    float *hPtr1, *hPtr2, *dPtr1, *dPtr2;

    const int n = 1000;

    size_t bytes = n * sizeof(float);

    cudaStream_t str1, str2;

    hPtr1 = new float[n];
    hPtr2 = new float[n];

    for(int i=0; i<n; i++)
        hPtr1[i] = static_cast<float>(i);

    cudaMalloc<float>(&dPtr1,bytes);
    cudaMalloc<float>(&dPtr2,bytes);

    dim3 block(16);
    dim3 grid((n + block.x - 1)/block.x);

    cudaStreamCreate(&str1);
    cudaStreamCreate(&str2);

    cudaMemcpyAsync(dPtr1,hPtr1,bytes,cudaMemcpyHostToDevice,str1);
    kernel_increment<<<grid,block,0,str2>>>(dPtr1,dPtr2,n);
    cudaMemcpyAsync(hPtr2,dPtr2,bytes,cudaMemcpyDeviceToHost,str1);

    printf("Status: %s\n",cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));

    cudaDeviceSynchronize();

    printf("Status: %s\n",cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));

    cudaStreamDestroy(str1);
    cudaStreamDestroy(str2);

    cudaFree(dPtr1);
    cudaFree(dPtr2);

    for(int i=0; i<n; i++)
        std::cout<<hPtr2[i]<<std::endl;

    delete[] hPtr1;
    delete[] hPtr2;

    return 0;
}

该程序给出了正确的输出。数组成功递增。

cudaMemcpyAsync如何在没有页面锁定内存的情况下执行? 我在这里错过了什么吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:15)

cudaMemcpyAsync基本上是cudaMemcpy的异步版本。这意味着它在发出复制调用时不会阻塞调用主机线程。这是电话会议的基本行为。

(可选),如果调用启动到非默认流,并且主机内存是固定分配,并且设备具有空闲DMA复制引擎,则复制操作可以在GPU同时执行另一个操作:内核执行或另一个副本(在具有两个DMA复制引擎的GPU的情况下)。如果不满足任何这些条件,则GPU 上的操作在功能上与标准cudaMemcpy调用相同,即。它在GPU上串行操作,不会同时发生复制内核执行或同时多次复制。唯一的区别是操作不会阻塞调用主机线程。

在示例代码中,主机源和目标内存未固定。因此,内存传输不能与内核执行重叠(即,它们在GPU上串行操作)。 调用在主机上仍然是异步的。所以你所拥有的功能相当于:

cudaMemcpy(dPtr1,hPtr1,bytes,cudaMemcpyHostToDevice);
kernel_increment<<<grid,block>>>(dPtr1,dPtr2,n);
cudaMemcpy(hPtr2,dPtr2,bytes,cudaMemcpyDeviceToHost);

除了所有调用在主机上都是异步的,因此主机线程在cudaDeviceSynchronize()调用时阻塞,而不是在每次内存传输调用时阻塞。

这是绝对预期的行为。