0Pricing
CUDA Academy · Урок

Указатели на память GPU

Указатели устройства хранятся в переменных хоста.

«Указатели на память GPU» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 2 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.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

A Pointer That Lives on the CPU

cudaMalloc hands you a normal C++ pointer variable. It sits in host memory, but the address inside it points into GPU memory. 🔗

The Address Means the Device

A device pointer holds a number that is only valid in the GPU's address space. To the CPU it is just an integer, not real RAM.

float* d_data;  // host variable, device address

The d_ Naming Habit

Programmers prefix device pointers with d_ and host pointers with h_. The name alone reminds you which side each one belongs to.

float* h_data;
float* d_data;

Do Not Dereference on the Host

Writing *d_data in CPU code is a trap. The host cannot touch GPU memory directly, so this crashes or reads nonsense.

Kernels Dereference It Freely

Inside a kernel the same device pointer is perfectly valid. There, d_data[i] reads and writes real GPU memory as you expect.

__global__ void k(float* d) {
    d[0] = 1.0f;
}

Pass It Into the Kernel

You hand the device pointer to a kernel as an argument. The GPU then uses that address to find your data.

myKernel<<<grid, block>>>(d_data);

Two Pointers, Two Spaces

Keep host and device pointers strictly apart. A host pointer is meaningless on the GPU, and a device pointer is meaningless on the CPU.

cudaMemcpy Bridges the Gap

To get data between the two, you copy it. cudaMemcpy takes both pointers and moves bytes across the divide for you.

Pointer Arithmetic Still Works

You may offset a device pointer on the host, like d_data + n, to point at a slice. You just must not read through it there.

float* d_tail = d_data + 100;

Mixing Them Up Is Subtle

The compiler will not stop you from confusing the two. Many CUDA bugs are simply a host pointer handed where a device pointer belonged.

Discipline Beats Debugging

Clear naming and a fixed convention save hours. Decide your d_ and h_ scheme early and never break it. 🧹

Quick Check

Let us test where a device pointer can safely be dereferenced.

Recap

You learned a device pointer lives in a host variable but addresses GPU memory: usable inside kernels, off-limits to direct host access. 🎉

Часто задаваемые вопросы

Урок «Указатели на память GPU» бесплатный?

Да — полный текст урока «Указатели на память GPU» 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 «Указатели на память GPU»?

Указатели устройства хранятся в переменных хоста. 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 2 из 4.

Сколько времени занимает урок «Указатели на память GPU»?

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

  1. cudaMalloc и cudaFree
  2. Указатели на память GPU
  3. Инициализация с помощью cudaMemset
  4. Как избежать утечек и двойного освобождения памяти
← Назад к CUDA Academy