CUDA Academy · レッスン

cudaDeviceSynchronizeの仕組み

CPUがGPUを待たなければならない理由を学びます。

「cudaDeviceSynchronizeの仕組み」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはCUDA Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The CPU Does Not Wait

After a launch, the CPU rushes ahead while the GPU is still working. To pause and wait, you call cudaDeviceSynchronize. ⏳

myKernel<<<g, b>>>(p);
cudaDeviceSynchronize();

What Synchronize Means

cudaDeviceSynchronize blocks the host until every queued GPU task has finished. Only then does your next CPU line run.

Why You Need It

Without a sync, you might read results that the GPU has not written yet. Synchronizing guarantees the kernel is truly done.

Flushing printf Output

It also flushes device printf. If your kernel prints but nothing shows up, a missing sync is usually the reason.

hi<<<1, 4>>>();
cudaDeviceSynchronize(); // now you see it

It Returns an Error Code

The call returns a cudaError_t. A failure here often reveals a crash that happened inside your kernel.

cudaError_t e = cudaDeviceSynchronize();

Catch Hidden Kernel Crashes

Kernels fail silently, so checking the error code from synchronize is how you discover an out-of-bounds access or bad launch.

if (e != cudaSuccess) printf("kernel failed\n");

cudaMemcpy Syncs Too

A plain cudaMemcpy back to the host also waits for the GPU. In that common case you may not need a separate synchronize.

cudaMemcpy(host, dev, n, cudaMemcpyDeviceToHost);

Do Not Over-Synchronize

Calling sync after every step kills overlap and slows you down. Sync only when you truly must read results or measure time.

Syncing for Timing

To time a kernel honestly, synchronize before and after. Otherwise your timer just measures how fast the CPU queued the work.

cudaDeviceSynchronize();
// start timer ... kernel ... sync ... stop

Stream Sync Is Narrower

For finer control, cudaStreamSynchronize waits on one stream instead of the whole device. Great when work overlaps.

cudaStreamSynchronize(stream);

A Safe First Habit

While learning, sync after each launch and check the result. Once your code is solid, remove the extra syncs for speed.

Quick Check

Check your grasp of synchronization.

Recap: Synchronizing

cudaDeviceSynchronize makes the CPU wait for the GPU, flushes printf, and surfaces hidden crashes. Use it wisely, not everywhere. 🎉

よくある質問

「cudaDeviceSynchronizeの仕組み」レッスンは無料ですか？

はい。「cudaDeviceSynchronizeの仕組み」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、CUDA Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「cudaDeviceSynchronizeの仕組み」で何を学びますか？

CPUがGPUを待たなければならない理由を学びます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでCUDA Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

CUDA Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのCUDA Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「cudaDeviceSynchronizeの仕組み」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このCUDA Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのCUDA Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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