Настройка части для хоста
Выделите память, скопируйте данные, запустите ядро, скопируйте результат обратно и освободите память.
«Настройка части для хоста» — 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.
У хоста тоже есть задача
Ядро выполняет вычисления, но CPU на хосте подготавливает всё остальное. Его задачи — выделить память, скопировать данные, запустить ядро, скопировать результат обратно и освободить память. 🧩
Два набора указателей
Для массивов CPU используются указатели хоста, а для буферов GPU — отдельные указатели устройства. Обычно их называют h_A и d_A.
float *h_A, *h_B, *h_C;
float *d_A, *d_B, *d_C;Заполните входные данные на CPU
Сначала подготовьте данные в обычной памяти хоста. Здесь нужно лишь инициализировать h_A и h_B значениями, которые GPU позже сложит.
for (int i = 0; i < n; i++) {
h_A[i] = i; h_B[i] = 2 * i;
}Выделите память на устройстве
GPU нужны собственные буферы, поэтому вызовите cudaMalloc для каждого массива. Обратите внимание: размер указывается в байтах и вычисляется как количество элементов, умноженное на sizeof(float).
size_t bytes = n * sizeof(float);
cudaMalloc(&d_A, bytes);Скопируйте входные данные на устройство
Переместите входные массивы на GPU с помощью cudaMemcpy и направления HostToDevice. Ядро видит только данные, находящиеся на устройстве.
cudaMemcpy(d_A, h_A, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_B, h_B, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);Определите форму запуска
Выберите количество потоков в блоке, затем вычислите, сколько блоков охватит все элементы. Округление вверх гарантирует, что каждый элемент получит поток.
int threads = 256;
int blocks = (n + threads - 1) / threads;Запустите ядро
Теперь запустите ядро с помощью синтаксиса тройных угловых скобок, передав указатели устройства. Этот вызов сразу возвращает управление, пока GPU продолжает работу.
vecAdd<<<blocks, threads>>>(d_A, d_B, d_C, n);Скопируйте результат обратно
Когда ядро завершится, верните C с помощью cudaMemcpyDeviceToHost. Это копирование также сначала дожидается завершения запуска.
cudaMemcpy(h_C, d_C, bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);Освободите память устройства
Память GPU не освобождается сборщиком мусора, поэтому освободите каждый буфер с помощью cudaFree. Если пропустить этот шаг, память будет утекать до завершения процесса.
cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_C);Порядок неизменен
Всегда соблюдайте одну последовательность: выделить память, скопировать данные на устройство, запустить ядро, скопировать результат обратно, освободить память. Если изменить порядок, ядро прочитает устаревшие или недействительные данные.
Код хоста — обычный C++
Обратите внимание: код на стороне хоста — это обычный C++ плюс несколько вызовов cuda. Помимо запуска ядра, никакой особой магии компилятора нет.
Быстрая проверка
Что должно произойти до запуска ядра vecAdd?
Итоги
Вы полностью связали код на стороне хоста: два набора указателей, cudaMalloc, копирование на устройство, запуск, копирование обратно и cudaFree. Это шаблонный код, на котором работает каждое ядро. ✅
Изучай C++ с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Настройка части для хоста» бесплатный?
Да — полный текст урока «Настройка части для хоста» 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 «Настройка части для хоста»?
Выделите память, скопируйте данные, запустите ядро, скопируйте результат обратно и освободите 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 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Настройка части для хоста»?
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
- Ядро сложения векторов
- Настройка части для хоста
- Проверка результата на CPU
- Измерение первого ускорения