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我正在尝试检查GPU是否可以访问系统分配器分配的内存(例如malloc)。我使用的是CUDA10.2，文档中提到该设备应该支持pageableMemoryAccessUsesHostPageTables。但是当我在我的机器上检查它时，它返回0。
浏览 15提问于2019-12-17得票数 0
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我的OpenCL内核需要几MB的输入数据，大约300 MB的临时全局内存才能工作，而且它只返回几MB。我知道给内核这个临时内存的唯一方法是用malloc分配这个内存，然后用clCreateBuffer传递它，但是将300 of复制到GPU需要一些时间，并且还需要300 of的主机内存。是否可以跳过它，或者在内核中分配全局设备内存
浏览 0提问于2013-12-15得票数 2
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会不会因为没有可用的计算机内存而导致cudaMalloc分配失败？int main() size_t N=sizeof(int)*100000000; {
int *h_a= (int *)mall
浏览 1提问于2011-12-28得票数 0
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我正在考虑在GPU上处理数据的可能性，这对GPU内存来说太大了，我有几个问题。如果我正确地理解了这一点，使用映射内存，数据驻留在主内存中，并且只有在访问时才被传输到GPU，所以分配给GPU内存不应该是一个问题。
UVA类似于映射内存，但是数据可以存储在CPU和GPU内存中。但是GPU是否有可能在满有自己
浏览 3提问于2017-09-20得票数 2
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CUDA编程指南指出“通过malloc()分配的内存可以使用运行时复制(即，通过从设备内存调用任何复制内存函数)”，但不知何故，我在重现此功能时遇到了麻烦。("p = %p (seen by GPU)\n", p); cudaError_t err;p = 0x601f920 (seen by CPU)
浏览 1提问于2012-09-03得票数 3
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可以从内核动态分配全局内存吗？在数据自动化系统，这是可能的，但我想知道这是否也是可能在OpenCL上的英特尔GPU。例如：,
有可能吗？如果是的话，怎么说？
浏览 6提问于2014-08-22得票数 2
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我正在尝试找出一种方法来分配主机(CPU)和设备(GPU)都可以访问的内存块。除了使用cudaHostAlloc()函数分配CPU和GPU都可以访问的页面锁定内存之外，是否还有其他方法可以分配这样的内存块？提前感谢您的评论。
浏览 3提问于2009-11-16得票数 0
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我直接访问cuda内核中的主机mem，没有发现错误，这是为什么？
分配主机内存的大小字节，该内存是页面锁定的，并可由设备访问。驱动程序跟踪此函数分配的虚拟内存范围，并自动加速对cudaMemcpy*()等函数的调用。，因为该内存可以由设备直接访问，因此它可以以比使用mallo
浏览 6提问于2021-09-05得票数 3
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我正在学习cuda，到目前为止，我了解到cuda具有为全局对象分配内存的cudaMalloc()函数。但现在在一些矩阵乘法代码中，我看到他们正在使用另一个名为cudaMemcpy()的函数，该函数将对象从主机复制到设备，或者从主机复制到设备。但我不明白为什么需要它？由于cudaMalloc()正在分配全局内存，所以所有的设备内核都应该能够访问它，不是吗？
我的误解在哪里？
浏览 1提问于2012-12-13得票数 3
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我有以下在GPU上分配全局内存的代码。__global__ void mallocTest() char* ptr = (char*)malloc(123);}所以，如果我有两个10线程的块，那么分配了20个数组(即每个线程分配内存供自己使用)？如何才能按块而不是
浏览 2提问于2012-03-22得票数 2
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是合适的。我能cudaMallocHost比GPU上有更多的空间吗？如果没有，假设我分配了我所需要的空间的1/4 (这将适合GPU)，那么使用固定内存有什么好处吗？对于使用cudaMallocHost，这种典型的使用场景正确吗：
"h_p&
浏览 5提问于2011-02-15得票数 8
如我所知，我们可以在内核内存中分配固定内存区域。(来自)但是问题是linux内核数据应该被安排为数组。但是，当节点访问下一个节点时，会发生内存访问错误。
我想知道统一内存是否可以在内核内存中作为固定内
浏览 3提问于2016-03-21得票数 3
我也有一些变量需要偶尔写入(在GPU上进行了一些简化操作之后)，并且我将其放在全局内存中。
对于阅读，我将以一种简单的方式访问全局内存。我的内核在for循环中被调用，在内核的每一个调用中，每个线程都将访问完全相同的全局内存地址，没有任何偏移。在编写过程中，每次内核调用之后，GPU上都会执行约简，我必须在循环的下一次迭代之前将结果写入全局内存。然而，在我的<
浏览 4提问于2013-10-30得票数 3
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我在64位机上有个关于malloc的问题。我想知道malloc是否可能只从较低的32位addr分配内存。例如，只将内存从0 0xcfffffff分配给0 0xcfffffff，就像在32位计算机中那样。
更新:目前，我正在尝试为使用OpenCL的GPU设备实现内存管理工具。为了做到这一点，我需要拦截从OpenCL创建API的内存
浏览 2提问于2015-01-07得票数 0
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据我所知，线程确实共享堆内存，但是不同的进程也可以共享一个堆吗，这是默认发生的吗？
如果不是，当使用malloc时，直到堆内存耗尽，malloc操作是否只是返回堆中的下一个内存块？因为它显然没有被分配，因为只有一个进程可以访问堆，例如，假设堆内存持有1-10个地址，第一个malloc调用(对于3个字节)不需要搜
浏览 0提问于2016-06-13得票数 0
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我像这样写了我的示例代码。int* Mtx_on_GPU[N];此时，段-故障int* Mtx_on_GPU[N]; cudaMemcpy(Mtx_on_GPU[i], d_ptr[i], sizeof(int)*SIZE,cudaMemcpyDeviceToHost);
此代码也有相同的
浏览 2提问于2014-05-12得票数 5
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我正在编写一个代码，它使用cuSparse在GPU上执行数千个稀疏矩阵的计算。由于内存在GPU上是有限的，我需要一个一个地处理它们，因为其余的内存被其他GPU变量和密集矩阵占用。using cudaMemcpy//deallocate sparse matrix with cudaFree在上面，我分配和释放每个稀
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
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我求助于针对我的特定案例发布一个问题。感谢您的任何/所有帮助。int rows, cols, numMat = 2;
浏览 0提问于2013-10-16得票数 0
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我正在执行一个简单的测试，它比较使用malloc()分配的数据的访问延迟和从主机分配的cudaHostAlloc()数据( cpu正在执行访问)。我注意到访问cudaHostAlloc()分配的数据比访问Jetson Tk1上使用malloc()分配的数据要慢得多。
这种情况并不适用于离散GPU</em
浏览 10提问于2015-01-15得票数 5
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