小编xno*_*nov的帖子

在 CUDA 文档中，特别是在设备管理部分的 CUDA Runtime API 中cudaSetDevice，它是这样写的

使用 cudaMallocHost() 或 cudaHostAlloc() 或 cudaHostRegister() 从该主机线程分配的任何主机内存都将具有与设备关联的生命周期

所以我的问题是：如果我使用cudaHostAlloc当前设备分配一个主机内存为 dev 0，然后将该主机内存传输到 dev 1 中的设备内存，是否有任何限制或问题？

当我阅读 Cuda-SDK 中的 nbody 代码时，我浏览了代码中的一些行，我发现它与他们在 GPUGems3“Fast N-Body Simulation with CUDA”中的论文有点不同。

我的问题是：首先，为什么blockIdx.x仍然涉及从全局加载内存到共享内存，如以下代码所示？

for (int tile = blockIdx.y; tile < numTiles + blockIdx.y; tile++)
{
    sharedPos[threadIdx.x+blockDim.x*threadIdx.y] =
        multithreadBodies ?
        positions[WRAP(blockIdx.x + q * tile + threadIdx.y, gridDim.x) * p + threadIdx.x] : //this line
        positions[WRAP(blockIdx.x + tile,                   gridDim.x) * p + threadIdx.x];  //this line

    __syncthreads();

    // This is the "tile_calculation" function from the GPUG3 article.
    acc = gravitation(bodyPos, acc);

    __syncthreads();
}

根据论文，它不应该是这样的吗？我想知道为什么

    sharedPos[threadIdx.x+blockDim.x*threadIdx.y] =
        multithreadBodies ?
        positions[WRAP(q * tile + threadIdx.y, gridDim.x) …