Trasferimenti da host a device
Carichi i dati di input sulla GPU.
Trasferimenti da host a device è una lezione CUDA Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 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.
Due memorie, un solo obiettivo
I dati iniziano nella RAM host, ma la GPU può elaborare solo i numeri presenti nella propria memoria del dispositivo. Prima è necessario trasferirli. 🚚
Ecco cudaMemcpy
La funzione cudaMemcpy è il Suo corriere: copia un blocco di byte da un indirizzo a un altro, sull'host o sul dispositivo.
cudaMemcpy(dst, src, bytes, kind);La direzione del caricamento
Per inviare i dati di input alla GPU si usa cudaMemcpyHostToDevice. La sorgente è la RAM dell’host, la destinazione è la memoria del device.
cudaMemcpy(d_a, h_a, n*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);L’ordine degli argomenti è importante
Come per memcpy, prima viene la destinazione, poi la sorgente. Se li scambia per errore, il buffer della GPU rimane vuoto. 😬
cudaMemcpy(d_dst, h_src, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);Conti i byte, non gli elementi
L’argomento size è espresso in byte, quindi moltiplichi il numero di elementi per la dimensione del tipo usando sizeof.
size_t bytes = n * sizeof(float);Allochi prima di copiare
Il puntatore del device deve puntare già a memoria GPU reale. Allochi sempre la destinazione con cudaMalloc prima di caricarvi i dati.
cudaMalloc(&d_a, bytes);
cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);Un’attesa sincrona
cudaMemcpy semplice è bloccante: il thread della CPU resta in pausa finché ogni byte non è arrivato correttamente sulla GPU.
Poi avvii il kernel
Prima carichi i dati, poi esegui il calcolo. Quando l’input si trova sul device, il kernel può leggerlo e iniziare il lavoro vero e proprio.
cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
myKernel<<<blocks, threads>>>(d_a, n);Le dimensioni devono corrispondere
Si assicuri che il numero di byte caricati rientri nel buffer allocato. Copiare più dati di quelli riservati è un classico bug di overflow.
Controlli il codice restituito
cudaMemcpy restituisce un cudaError_t. Lo verifichi, così un puntatore o una dimensione errati producono un errore evidente invece di corrompere l’esecuzione.
cudaError_t err = cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);Le copie non sono gratuite
Ogni caricamento attraversa il lento bus PCIe, quindi copi solo i dati di cui ha davvero bisogno sul device.
Controllo rapido
Vuole inviare un array di input dalla RAM della CPU alla GPU. Quale chiamata è corretta?
Riepilogo
Ha imparato a caricare i dati con cudaMemcpyHostToDevice: allochi il buffer del device, metta prima la destinazione, specifichi la dimensione in byte e copi i dati prima dell’avvio. 🎉
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Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
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Domande Frequenti
La lezione «Trasferimenti da host a device» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Trasferimenti da host a device» 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 «Trasferimenti da host a device»?
Carichi i dati di input sulla GPU. 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 1 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Trasferimenti da host a device»?
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
- Trasferimenti da host a device
- Trasferimenti da device a host
- L'enumerazione della direzione di copia
- Il collo di bottiglia dei trasferimenti PCIe