device和host之间的数据拷贝

ss_heroes 2012-12-04 11:31:44

我为什么我发现从device向host进行数据转移拷贝（用cudaMemcpy函数）时会出现很奇怪的问题，如果数据量很大就会出现拷贝错误，会错开一些位置，而数据量不大的话就没有问题。
如果哪位了解的话麻烦解答下，如果还需要代码的话，我再整理一下贴上来

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liuliufen 2012-12-14

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50多M呢，貌似很多显卡内存才128M ，256M，关于内存越界啊，内存申请失败啊，这些仔细查下吧；

ayuppie 2012-12-07

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50多M ，小case。还是看看code，哪里有问题。之前我也遇到过，比如计算的边界没有考虑。==

ss_heroes 2012-12-05

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写到文件中就是50多M吧，越界访存怎么查呢

linxxx3 2012-12-05

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“数据量很大”是多大呢？近乎完全的可能是程序代码有问题，比如运算的kernel越界访存之类的。虽然这种问题，查起来比较痛苦，也要去做，系统库不会有这么浅显的问题。

GPU计算基础知识： 1.cuda编程模型是一个异构模型，需要cpu和gpu协同工作。 2.cuda中，host和device是两个重要的概念，host指代cpu及其内存，device指代gpu及其内存。 3.cuda程序中，既包含host程序，又包含device程序，他们分别可以在cpu和gpu上运行。 4.host和device之间可以相互通信，这样他们之间可以进行数据拷贝。 cuda程序执行流程： 1.分配host内存，并将数据初始化。 2.分配device内存，并从host将数据拷贝在device上

文章目录host和device间的同步同步函数其他同步函数 host和device间的同步 host和device之间的数据拷贝可以使用cudaMemcpy() 比如 cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N,

因此，在Atlas200DK上运行推理应用时，进程是在NPU上启动的，数据也是直接加载到Device内存中的，没有Host侧的参与，因此不存在Host->Device的数据传输过程。需要注意的是，使用aclrtMallocHost申请的内存必须由aclrtFreeHost来释放，二者是强对应的，不能用于其他内存。它的实际含义是“申请本端内存”，也就是说，如果进程运行在Host上，它将申请Host内存，而如果进程运行在Device上，则将申请Device内存。如果应用运行在Host侧，就跟正常执行逻辑一样；

H2D: Host to Device 的缩写,表示将内存从CPU(Host)拷贝到GPU device(设备)上。D2H: Device to Host 的缩写,表示将内存从GPU device拷贝回CPU上。但CPU和GPU存在不同的内存空间,内存拷贝需要通过PCI-E总线,这是一个非常慢的操作。在GPU计算中,数据需要在CPU和GPU之间传输,这就涉及到H2D和D2H的内存拷贝。频繁的H2D和D2H拷贝会成为GPU应用的瓶颈,因此需要尽量减少不必要的内存拷贝。批量处理数据,减少拷贝次数。

文章目录前言配置步骤前言之前工作的时候曾需要将 Linux 服务器里某个大文件拷贝到移动硬盘里面给同事，一开始想着直接通过网络传输拷贝到硬盘，后来发现这样速度实在是太慢了，然后就想到通过 USB 直接把移动硬盘给挂载到服务器上去进行拷贝。但是，由于磁盘格式的问题，系统无法直接识别到磁盘，需要借助 ntfs 工具才能进行数据拷贝。配置步骤 Step1：为系统配置 DNS 地址。 # vim /etc/resolv.conf //配置 DNS 的目的是为了可以使用 wget 工具直接联网下载 `n

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