cudaMalloc и cudaFree
Резервируйте и освобождайте глобальную память.
«cudaMalloc и cudaFree» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения CUDA Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.
У GPU есть собственная RAM
Ваш GPU не использует основную память компьютера. У него есть отдельный пул, называемый глобальной памятью, из которого ядра читают данные и в который записывают их. 🧠
Сначала нужно её запросить
Прежде чем ядро сможет использовать память устройства, необходимо самостоятельно зарезервировать участок. За это отвечает функция cudaMalloc.
Сигнатура cudaMalloc
cudaMalloc принимает адрес указателя и количество байтов. Она записывает в этот указатель новый адрес в памяти устройства.
float* d_data;
cudaMalloc(&d_data, n * sizeof(float));Зачем нужен указатель на указатель
Вы передаёте &d_data, чтобы cudaMalloc могла записать новый адрес обратно в вашу переменную. Возвращаемое значение предназначено для кода ошибки.
Всегда считайте в байтах
cudaMalloc работает с необработанными байтами, а не с элементами. Умножьте количество элементов на sizeof(type), чтобы буфер имел правильный размер.
cudaMalloc(&d_arr, count * sizeof(int));Освободите память с помощью cudaFree
Закончив работу с буфером, верните его GPU с помощью cudaFree. Это освободит глобальную память для других задач.
cudaFree(d_data);Пары, как замок и ключ
Рассматривайте cudaMalloc и cudaFree как пару. Для каждого выделения памяти должно быть ровно одно соответствующее освобождение.
Память не инициализируется
Свежая память, полученная от cudaMalloc, содержит случайные значения. Чтение из неё до записи или копирования данных приводит к непредсказуемым результатам.
Выделение памяти может завершиться ошибкой
Если на GPU не хватает памяти, cudaMalloc возвращает ошибку, а не аварийно завершает программу. В настоящем коде всегда проверяйте этот код возврата.
Глобальной памяти много, но она медленная
Буферы, созданные cudaMalloc, находятся в глобальной памяти: её объём измеряется гигабайтами, но это самый медленный уровень памяти на чипе. Используйте её свободно, но учитывайте шаблоны доступа.
Ритм каждой программы
Почти каждая программа CUDA следует одному ритму: cudaMalloc, копирование данных на устройство, запуск ядра, копирование результатов обратно, затем cudaFree.
Быстрая проверка
Давайте проверим, как cudaMalloc получает указатель назначения.
Итоги
Вы научились резервировать память GPU с помощью cudaMalloc, указывая размер в байтах, и освобождать её с помощью cudaFree в согласованных парах. 🎉
Часто задаваемые вопросы
Урок «cudaMalloc и cudaFree» бесплатный?
Да — полный текст урока «cudaMalloc и cudaFree» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «cudaMalloc и cudaFree»?
Резервируйте и освобождайте глобальную память. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?
Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «cudaMalloc и cudaFree»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?
Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- cudaMalloc и cudaFree
- Указатели на память GPU
- Инициализация с помощью cudaMemset
- Как избежать утечек и двойного освобождения памяти