Funzioni __device__ e __host__
Scopra dove può essere eseguito ciascun tipo di funzione.
Funzioni __device__ e __host__ è una lezione CUDA Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento CUDA Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.
Oltre il kernel
I kernel sono punti di ingresso, ma la maggior parte del codice risiede negli helper. CUDA offre altri due qualificatori per indicare dove può essere eseguita una funzione ordinaria. Vediamoli.
Il qualificatore __device__
Una funzione __device__ viene eseguita sulla GPU e può essere chiamata solo da altro codice GPU, come un kernel o un'altra funzione device.
__device__ int square(int x) {
return x * x;
}Helper per i kernel
Consideri le funzioni __device__ come la sua cassetta degli attrezzi per la GPU. Mantengono ordinati i kernel contenendo la logica riutilizzata dai thread del device.
Il qualificatore __host__
Il qualificatore __host__ indica il normale codice CPU. È il valore predefinito, quindi le semplici funzioni C++ sono già funzioni host.
__host__ void setup() {
// runs on the CPU
}Il valore predefinito è host
Se omette tutti i qualificatori, la funzione sarà solo host per impostazione predefinita. Ecco perché il normale C++ continua a essere compilato all'interno di un file .cu.
Entrambi contemporaneamente
Combinandoli, una funzione viene compilata per entrambi i lati. nvcc crea una versione per la CPU e una per la GPU.
__host__ __device__ int dbl(int x) {
return x + x;
}Perché compilare per entrambi?
Contrassegnare un helper con __host__ __device__ consente di usare la stessa matematica nel codice di riferimento CPU e all'interno dei kernel, senza duplicazioni. ✨
Regole per le chiamate
Il codice host non può chiamare una funzione __device__ e il codice device non può chiamare una funzione solo host. Il compilatore impone questo confine.
Niente __global__ dal device
Una funzione __device__ non è lanciabile. Solo i kernel __global__ accettano il lancio con parentesi angolari triple dall'host.
Inlining per la velocità
Il compilatore spesso esegue l'inlining delle piccole funzioni __device__, quindi racchiudere la logica in helper solitamente non comporta costi durante l'esecuzione.
Scelga il qualificatore giusto
Scelga in base al luogo di esecuzione: __device__ per gli helper GPU, __host__ per il codice CPU ed entrambi quando la logica è condivisa.
Controllo rapido
È il momento di verificare i qualificatori device e host.
Riepilogo
Ha imparato che __device__ viene eseguito sulla GPU, __host__ sulla CPU, il valore predefinito è host e la combinazione di entrambi consente di condividere una funzione tra i due mondi. 🎯
Domande Frequenti
La lezione «Funzioni __device__ e __host__» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Funzioni __device__ e __host__» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso CUDA Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Funzioni __device__ e __host__»?
Scopra dove può essere eseguito ciascun tipo di funzione. Eserciti CUDA Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare CUDA Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. CUDA Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Funzioni __device__ e __host__»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione CUDA Academy?
Sì. Ogni lezione CUDA Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Il qualificatore di funzione __global__
- Funzioni __device__ e __host__
- Spazi di indirizzamento separati
- Il ciclo di vita di un programma CUDA