【CUDA 基础】4.2 内存管理

title: 【CUDA 基础】4.2 内存管理

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- CUDA内存管理

- CUDA内存分配和释放

- CUDA内存传输

- 固定内存

- 零拷贝内存

- 统一虚拟寻址

- 统一内存寻址

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date: 2018-05-01 21:39:47

Abstract: 本文主要介绍CUDA内存管理，以及CUDA内存模型下的各种内存的特点。

Keywords: CUDA内存管理，CUDA内存分配和释放，CUDA内存传输，固定内存，零拷贝内存，统一虚拟寻址，统一内存寻址

开篇废话

迷茫和困惑会影响我们的前进，彻底摆脱也许不太可能，但是我们必须肯定信仰的力量，专注你所热爱的，就会走出迷雾。

CUDA编程的目的是给我们的程序加速，尤其是机器学习，人工智能类的计算，CPU不能高效完成，说白了，我们在控制硬件，控制硬件的语言属于底层语言，比如C语言，最头疼的就是管理内存，python，php这些语言有自己的内存管理机制，c语言的内存管理机制——程序员管理。这样的好处是学起来特别困难，但是学会了又会觉得特别爽，因为自由，你可以随意的控制计算机的计算过程。CUDA是C语言的扩展，内存方面基本集成了C语言的方式，由程序员控制CUDA内存，当然，这些内存的物理设备是在GPU上的，而且与CPU内存分配不同，CPU内存分配完就完事了，GPU还涉及到数据传输，主机和设备之间的传输。

接下来我们要了解的是：

分配释放设备内存
在主机和设备间传输内存

为达到最优性能，CUDA提供了在主机端准备设备内存的函数，并且显式地向设备传递数据，显式的从设备取回数据。

内存分配和释放

内存的分配和释放我们在前面已经用过很多次了，前面所有的要计算的例子都包含这一步：

cudaError_t cudaMalloc(void ** devPtr,size_t count)

这个函数用过很多次了，唯一要注意的是第一个参数，是指针的指针，一般的用法是首先我们生命一个指针变量，然后调用这个函数：

float * devMem=NULL;

cudaError_t cudaMalloc((float**) devMem, count)

这里是这样的，devMem是一个指针，定义时初始化指向NULL，这样做是安全的，避免出现野指针，cudaMalloc函数要修改devMem的值，所以必须把他的指针传递给函数，如果把devMem当做参数传递，经过函数后，指针的内容还是NULL。

不知道这个解释有没有听明白，通俗的讲，如果一个参数想要在函数中被修改，那么一定要传递他的地址给函数，如果只传递本身，函数是值传递的，不会改变参数的值。

内存分配支持所有的数据类型，什么int，float。。。这些都无所谓，因为他是按照字节分配的，只要是正数字节的变量都能分配，当然我们根本没有半个字节的东西。

函数执行失败返回：cudaErrorMemoryAllocation.

当分配完地址后，可以使用下面函数进行初始化：

cudaError_t cudaMemset(void * devPtr,int value,size_t count)

用法和Memset类似，但是注意，这些被我们操作的内存对应的物理内存都在GPU上。

当分配的内存不被使用时，使用下面语句释放程序。

cudaError_t cudaFree(void * devPtr)

注意这个参数一定是前面cudaMalloc类的函数（还有其他分配函数）分配到空间，如果输入非法指针参数，会返回 cudaErrorInvalidDevicePointer 错误，如果重复释放一个空间，也会报错。

目前为止，套路基本和C语言一致。但是，设备内存的分配和释放非常影响性能，所以，尽量重复利用！

内存传输

完整内容参考https://face2ai.com/CUDA-F-4-2-内存管理/