Cuda openACC：内存管理

我正在使用caps openacc编译器。我想知道我能自己管理内存吗

例如，使用CUDA的常规openacc代码为：

#pragma acc内核copyin（a，b）copy（c）
对于（i=0；i

我想要这样的变化

//分配
cudamaloc（（void**）和a，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和b，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和c，num_字节）；
//转入
cudaMemcpy（hostA，a，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
cudaMemcpy（hostB，b，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
//计算
//我认为它将由CAPS openACC编译器生成为codelet。
#pragma-acc核
对于（i=0；i

是的，您可以自己分配内存。在您的示例中，应该可以使用

设备\u ptr

pragma实现这一点，例如：

cudaMalloc((void**)&a, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&b, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&c, num_bytes);

cudaMemcpy(hostA, a, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(hostB, b, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);

#pragma acc data deviceptr(a, b, c)
#pragma acc kernels
  for (i = 0; i < SIZE; ++i)
    for (j = 0; j < SIZE; ++j)
      for (k = 0; k < SIZE; ++k)
        c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

cudaMemcpy(c, hostC, num_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(a);cudaFree(b);cudaFree(c);

cudamaloc（（void**）和a，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和b，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和c，num_字节）；
cudaMemcpy（hostA，a，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
cudaMemcpy（hostB，b，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
#pragma acc数据设备（a、b、c）
#pragma-acc核
对于（i=0；i

[免责声明：在浏览器中编写，从未编译或测试，使用风险自负]

这应该声明

a

、

b

和

c

是对编译器预先存在的分配。如果您愿意，您还应该能够使用OpenACC

acc\u malloc

例程来分配内存，以代替

cudamaloc

---

感谢@user2054656指出我在本答案的第一个版本中不正确地使用了

device\u-resident

。

是的，您可以自己分配内存。在您的示例中，应该可以使用

设备\u ptr

pragma实现这一点，例如：

cudaMalloc((void**)&a, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&b, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&c, num_bytes);

cudaMemcpy(hostA, a, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(hostB, b, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);

#pragma acc data deviceptr(a, b, c)
#pragma acc kernels
  for (i = 0; i < SIZE; ++i)
    for (j = 0; j < SIZE; ++j)
      for (k = 0; k < SIZE; ++k)
        c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

cudaMemcpy(c, hostC, num_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(a);cudaFree(b);cudaFree(c);

cudamaloc（（void**）和a，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和b，num_字节）；
cudamaloc（（void**）和c，num_字节）；
cudaMemcpy（hostA，a，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
cudaMemcpy（hostB，b，num_字节，cudaMemcpyHostToDevice）；
#pragma acc数据设备（a、b、c）
#pragma-acc核
对于（i=0；i

[免责声明：在浏览器中编写，从未编译或测试，使用风险自负]

这应该声明

a

、

b

和

c

是对编译器预先存在的分配。如果您愿意，您还应该能够使用OpenACC

acc\u malloc

例程来分配内存，以代替

cudamaloc

---

感谢@user2054656指出我在这个答案的第一个版本中不正确地使用了

device\u-resident

。

我同意talonmies的帖子，除了你应该使用

数据的
deviceptr
子句。我这样说是因为，
device\u-resident
确实请求OpenACC实现分配内存，而device\u-ptr没有。
您不需要分配内存，因为它已经由用户使用
cudamaloc（）
分配了。我同意talonmies的帖子，只是您应该使用
data
pragma的
deviceptr
子句。我这样说是因为，
device\u-resident
确实请求OpenACC实现分配内存，而device\u-ptr没有。
您不需要分配内存，因为它已经由用户使用
cudamaloc（）
分配了。感谢您的更正，当我写答案时，我是在火车上从内存发布的，并且得到了
设备驻留的意图。
错误…感谢您的更正，当我写下我的答案时，我正在一列火车上发帖，结果发现
device\u-resident
的意图错了。。。
cudaMalloc((void**)&a, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&b, num_bytes);
cudaMalloc((void**)&c, num_bytes);

cudaMemcpy(hostA, a, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(hostB, b, num_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);

#pragma acc data deviceptr(a, b, c)
#pragma acc kernels
  for (i = 0; i < SIZE; ++i)
    for (j = 0; j < SIZE; ++j)
      for (k = 0; k < SIZE; ++k)
        c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

cudaMemcpy(c, hostC, num_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(a);cudaFree(b);cudaFree(c);