Control How Your GPU Shares Work with Green Contexts

学完你能

• 说清传统 CUDA context 与 green context 在资源分配上的区别
• 用 cudaGreenCtxCreate 与 cudaExecutionCtxStreamCreate 创建显式指向资源的流
• 通过 cudaDevResourceSplit 把设备 SM 划分为临界与批量两部分
• 为每个分区配置独立 workqueue 资源以减少伪串行
• 评估 green contexts 相比 CUDA stream priority 在降低延迟内核响应时间上的作用

适合你吗

课程特点

内容侧重

侧重实践应用

练习与项目

在 148 SM 左右的设备上运行文中示例，用 cudaEvent 记录临界内核在分区前后的耗时对比。

学习时长

1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。

内容费用

免费网页正文可直接阅读，含说明与示例代码，未出现付费墙或登录拦截。