Funkcje __device__ i __host__
Określać, gdzie może działać każdy rodzaj funkcji.
Funkcje __device__ i __host__ to bezpłatna lekcja CUDA Academy na CoddyKit. To lekcja 2 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej CUDA Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs CUDA Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Poza kernelem
Kernle są punktami wejścia, ale większość kodu znajduje się w funkcjach pomocniczych. CUDA udostępnia jeszcze dwa kwalifikatory określające, gdzie może działać zwykła funkcja. Poznajmy je.
Kwalifikator __device__
Funkcja __device__ działa na GPU i może być wywoływana wyłącznie z innego kodu GPU, na przykład z kernela lub innej funkcji urządzenia.
__device__ int square(int x) {
return x * x;
}Funkcje pomocnicze dla kerneli
Funkcje __device__ można traktować jak zestaw narzędzi GPU. Porządkują kernele, przechowując logikę używaną ponownie przez wątki urządzenia.
Kwalifikator __host__
Kwalifikator __host__ oznacza zwykły kod CPU. Jest wartością domyślną, więc standardowe funkcje C++ są już funkcjami hosta.
__host__ void setup() {
// runs on the CPU
}Domyślnie host
Jeśli pominie Pan/Pani wszystkie kwalifikatory, funkcja jest domyślnie przeznaczona wyłącznie dla hosta. Dlatego zwykły kod C++ nadal kompiluje się w pliku .cu.
Obie strony naraz
Połączenie obu kwalifikatorów powoduje kompilację funkcji dla obu stron. nvcc tworzy jedną wersję dla CPU i jedną dla GPU.
__host__ __device__ int dbl(int x) {
return x + x;
}Po co kompilacja dla obu stron?
Oznaczenie funkcji pomocniczej jako __host__ __device__ pozwala używać tej samej matematyki w kodzie referencyjnym CPU i wewnątrz kernelów, bez powielania kodu. ✨
Zasady wywoływania
Kod hosta nie może wywoływać funkcji __device__, a kod urządzenia nie może wywoływać funkcji przeznaczonej wyłącznie dla hosta. Kompilator wymusza tę granicę.
Bez __global__ z urządzenia
Funkcji __device__ nie można uruchomić. Tylko kernele __global__ przyjmują uruchomienie z potrójnymi nawiasami ostrymi z poziomu hosta.
Inlining dla szybkości
Kompilator często wykonuje inlining małych funkcji __device__, dlatego umieszczanie logiki w funkcjach pomocniczych zwykle nic nie kosztuje podczas działania programu.
Wybierz właściwy kwalifikator
Wybieraj według miejsca wykonania: __device__ dla funkcji pomocniczych GPU, __host__ dla kodu CPU oraz oba kwalifikatory, gdy logika jest współdzielona.
Szybkie sprawdzenie
Czas sprawdzić kwalifikatory urządzenia i hosta.
Podsumowanie
Dowiedział(a) się Pan/Pani, że __device__ działa na GPU, __host__ na CPU, domyślnie używany jest host, a połączenie obu kwalifikatorów pozwala współdzielić jedną funkcję między światami. 🎯
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Funkcje __device__ i __host__” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Funkcje __device__ i __host__” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu CUDA Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs CUDA Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Funkcje __device__ i __host__”?
Określać, gdzie może działać każdy rodzaj funkcji. Ćwiczysz CUDA Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć CUDA Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. CUDA Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Funkcje __device__ i __host__”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji CUDA Academy?
Tak. Każda lekcja CUDA Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Kwalifikator funkcji __global__
- Funkcje __device__ i __host__
- Oddzielne przestrzenie adresowe
- Cykl życia programu CUDA