CUDA Academy · レッスン

グラフの再生でオーバーヘッドを削減

反復処理全体で起動コストを分散

「グラフの再生でオーバーヘッドを削減」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 Whole Point: Replay

Graphs exist to be replayed. One launch call submits the entire recorded sequence to the GPU at once.

Launch the Exec Object

You replay with cudaGraphLaunch, passing the instantiated exec and a stream. That is the whole submission.

cudaGraphLaunch(exec, stream);

One Call, Many Kernels

Instead of ten launches per step, you pay the CPU launch cost just once for the entire graph.

Loop and Repeat

In an iterative solver you call launch every step. The savings amortize across thousands of identical iterations.

for (int i = 0; i < steps; i++)
    cudaGraphLaunch(exec, stream);

Instantiate Cost Is Paid Once

The expensive instantiate step happens before the loop, so each replay inside the loop stays cheap.

Updating Without Rebuilding

If only parameters change, use cudaGraphExecUpdate to patch the exec instead of rebuilding from scratch.

cudaGraphExecUpdate(exec, newGraph, NULL, &res);

Where the Speedup Shows

The gain is largest with short kernels: when GPU work is brief, launch overhead dominated, and graphs erase it.

Less Jitter, More Overlap

Submitting work as a batch also reduces CPU jitter, letting the GPU stay busy with fewer gaps on the timeline.

Mind the Tradeoffs

Graphs assume a stable structure. If the work pattern changes every step, the rebuild cost can outweigh the savings.

Free the Resources

When finished, release both objects with cudaGraphExecDestroy and cudaGraphDestroy to avoid leaks.

cudaGraphExecDestroy(exec);
cudaGraphDestroy(graph);

Capture, Instantiate, Replay

The full lifecycle is three beats: capture the work, instantiate it once, then replay it many times.

Quick Check

Why do graphs cut launch overhead?

Recap: Replaying Graphs

Replay with cudaGraphLaunch to fire a whole sequence in one call, amortizing setup across iterations. Update in place and free when done. Well done! 🏁

よくある質問

「グラフの再生でオーバーヘッドを削減」レッスンは無料ですか？

はい。「グラフの再生でオーバーヘッドを削減」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。

「グラフの再生でオーバーヘッドを削減」で何を学びますか？

反復処理全体で起動コストを分散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。

「グラフの再生でオーバーヘッドを削減」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。

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