الأحداث لقياس الوقت والمزامنة

الحدث في CUDA هو علامة تضعها داخل تدفق. يسجّل GPU لحظة وصوله إلى تلك النقطة، مما يتيح لك قياس الأعمال وترتيبها. ⏱️

تستخدم الأحداث مقبضًا من النوع cudaEvent_t، مثل التدفقات تمامًا. تنشئ الحدث، وتسجّله، وتستعلم عنه، ثم تدمّره عند الانتهاء.

استدعِ cudaEventCreate لكل حدث تحتاج إليه. ويتطلب القياس عادةً حدثين: أحدهما قبل العمل والآخر بعده.

تضع cudaEventRecord الحدث داخل تدفق. ويسجّل GPU توقيته لحظة انتهاء كل ما كان في قائمة الانتظار قبله.

سجّل البداية، وأطلق نواتك، ثم سجّل التوقف، وكل ذلك في التدفق نفسه. والفاصل بينهما هو زمن التنفيذ الحقيقي على GPU.

الأحداث غير متزامنة، ولذلك يجب على المضيف الانتظار. تحجب cudaEventSynchronize التنفيذ حتى يُسجّل الحدث المحدّد فعليًا على GPU.

تعيد cudaEventElapsedTime عدد المللي ثانية بين حدثين مسجّلين. وهذا أدق بكثير من ساعة CPU على المضيف.

تتضمن مؤقتات المضيف الزمن الإضافي للإطلاق، ولا تقيس توقيت GPU الحقيقي. أما الأحداث فتوجد داخل التدفق، ولذلك تلتقط بالضبط ما نفّذه الجهاز.

تزامن الأحداث التدفقات أيضًا. تجعل cudaStreamWaitEvent أحد التدفقات يتوقف مؤقتًا حتى يقع حدث سُجّل في تدفق آخر.

باستخدام الانتظار على حدث في تدفق، تعبّر عن تبعية: يبدأ streamB عمله فقط بعد وصول streamA إلى حدثه، من دون حجب المضيف.

حرّر الأحداث التي لم تعد بحاجة إليها باستخدام cudaEventDestroy. وهي، مثل التدفقات، قليلة التكلفة، لكن ينبغي ألا تتركها من دون تحرير في التطبيقات طويلة التشغيل.

ما الدالة التي تمنحك الزمن بين حدثين؟

تتيح لك الأحداث قياس أعمال GPU بدقة وترتيب تدفق بعد آخر. وهي أداتك لقياس التداخل وتنسيقه. 🎯