mapped-memory

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GPU內存超額認購，統一

我考慮的可能性來處理在GPU上的數據虛擬尋址和統一存儲，這是太大的GPU內存和我有幾個問題。 如果我理解的正確，與映射存儲器中的數據駐留在主存儲器中，並轉移到訪問僅當GPU，因此它不應該是分配超過裝配到GPU存儲器的問題。 UVA是類似於映射的內存，但數據可被存儲在CPU和GPU兩者的存儲器英寸但是，GPU有可能在充滿自己的數據的情況下訪問主內存（與映射內存一樣）？在這種情況下會發生內存溢出嗎？我

cuda gpgpu uva unified-memory mapped-memory 2017-09-20

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cudaHostAllocMapped的一致性規則

有沒有人知道關於內存一致性模型的文檔可以保證以cudaHostAlloc(..., cudaHostAllocMapped)分配的內存區域？例如，當從主機讀取設備可見時，從主機讀取數據會很有用（可能是在內核完成之後，在內核執行期間的最早時間等）。

memory cuda gpgpu consistency mapped-memory 2013-04-05

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