アドレス空間を分離する
ホストのポインターがデバイスで無効になる理由を学びます。
「アドレス空間を分離する」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。 これはレッスン3/4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。
2つに分かれたメモリ
CPUとGPUはそれぞれ独自のRAMを持っています。1つのアドレス空間を共有しておらず、この事実がCUDAのすべての基本になります。🧠
アドレスの意味
ポインターは、メモリ上の場所を示す単なる数値です。その場所が意味を持つのは、作成されたaddress space内だけです。
Hostポインターはローカル
mallocが返すポインターはhost memoryを示します。GPUにはその場所がないため、カーネルに渡しても有効な場所を指しません。
int* h = (int*)malloc(n * sizeof(int));Deviceポインターもローカル
cudaMallocが返すポインターはdevice memoryを示します。CPUから直接読み取ることはできず、host上でデリファレンスするとクラッシュします。
int* d;
cudaMalloc(&d, n * sizeof(int));典型的な間違い
カーネルにhost pointerを渡してもコンパイルは正常に通りますが、実行時に失敗します。数値は有効でも、それが示すメモリはGPU上にありません。
それでもコンパイルできる理由
どちらのポインターもC++からは同じ型に見えるため、コンパイラーは警告しません。mismatchの問題は、GPUがそのアドレスにアクセスしたときに初めて発生します。
cudaMemcpyで橋渡しする
アドレス空間の間でデータを移動するには、cudaMemcpyで明示的にコピーする必要があります。境界を越えた自動的な共有はありません。
cudaMemcpy(d, h, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);命名規則が役立つ
多くのプログラマーは、hostポインターにh_、deviceポインターにd_という接頭辞を付けます。混同による大きな問題を防ぐ習慣です。
float *h_a, *d_a;カーネルから見えるのはDevice空間
カーネル内でデリファレンスするポインターは、すべてdevice memory上に存在しなければなりません。GPUスレッドがアクセスできるのはこの空間だけです。
Unified Memoryのヒント
後で、両方の側で有効な1つのポインターであるunified memoryについて学びます。今はhostポインターとdeviceポインターを厳密に分けて扱ってください。
メンタルモデル
棚を共有していない2つの部屋を想像してください。もう一方の部屋のデータを使うには、単に指し示すのではなく、carry a copyして運ぶ必要があります。
クイックチェック
アドレス空間が分かれていることを理解できたか確認してみましょう。
まとめ
hostとdeviceはseparate address spacesに存在し、ポインターは互換性がなく、cudaMemcpyでデータを境界の向こう側へ渡すことを学びました。✅
AI チューターと学ぶ C++ — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「アドレス空間を分離する」レッスンは無料ですか？
はい。「アドレス空間を分離する」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。
「アドレス空間を分離する」で何を学びますか？
ホストのポインターがデバイスで無効になる理由を学びます。 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3/4です。
「アドレス空間を分離する」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。