流關聯示例：
將資料與流關聯可以對cpu + gpu併發性進行細粒度的控制，但是在使用低於6.x的計算能力的裝置時，必須記住哪些資料是可見的。 檢視較早的同步示例：
__device__ __managed__ int x, y = 2;
__global__ void kernel()
int main()
請注意，將變數與流關聯不會更改任何其他變數的關聯。 例如。 將x關聯到stream1並不能確保只有x被stream1中啟動的核心訪問，因此錯誤是由以下**引起的：
__device__ __managed__ int x, y = 2;
__global__ void kernel()
int main()
// this function performs some task, in its own private stream.
void run_task(int *in, int *out, int length)
cudastreamsynchronize(stream);
cudastreamdestroy(stream);
cudafree(data);
}
題解九十八
思路 一開始的思路是將字串轉化為字串陣列，在新建乙個stringbuilder型別的變數 str儲存字元。先遍歷下標從n開始到字元陣列尾部的字元新增到str中，再遍歷字元陣列前n個字元新增到str中。最後str轉化為string型別返回。class solution for int i n i ch...
CUDA學習（十八）
紋理物件api 紋理物件是使用cudacreatetextureobject 從指定紋理的struct cudaresourcedesc型別的資源描述中建立的，也可以是從如此定義的紋理描述中建立的 struct cudatexturedesc transformation kernel global...
CUDA學習（二十八）
多處理器級別 在更低層次上，應用程式應該最大化多處理器內各個功能單元之間的並行執行 如 硬體多執行緒 中所述，gpu多處理器依賴於執行緒級並行性來最大限度地利用其功能單元。因此利用率與駐留經線的數量直接相關。在每個指令發布時間，乙個warp排程器選擇乙個準備好執行下乙個指令的warp 如果有的話 然...