cuda学习心得--3.了解设备属性
只有熟悉了硬件是相关属性，怎么工作的，就能写出更适合硬件工作的代码。cudaDeviceProp这个结构体记录了设备的相关属性。
1 struct cudaDeviceProp
2 {
3 char name[256]; /**< 设备的ASCII标识 */
4 size_t totalGlobalMem; /**< 可用的全局内存量，单位字节 */
5 size_t sharedMemPerBlock; /**< 每个block可用的共享内存量，单位字节 */
6 int regsPerBlock; /**< 每个block里可用32位寄存器数量 */
7 int warpSize; /**< 在线程warp块大小*/
8 size_t memPitch; /**< 允许的内存复制最大修正，单位字节*/
9 int maxThreadsPerBlock; /**< 每个block最大进程数量 */
10 int maxThreadsDim[3]; /**< 一block里每个维度最大线程量 */
11 int maxGridSize[3]; /**< 一格里每个维度最大数量 */
12 int clockRate; /**< 时钟频率，单位千赫khz */
13 size_t totalConstMem; /**< 设备上可用的常量内存，单位字节 */
14 int major; /**< 计算功能主版本号*/
15 int minor; /**< 计算功能次版本号*/
16 size_t textureAlignment; /**< 对齐要求的纹理 */
17 int deviceOverlap; /**< 判断设备是否可以同时拷贝内存和执行内核。已过时。改用asyncEngineCount */
18 int multiProcessorCount; /**< 设备上的处理器数量 */
19 int kernelExecTimeoutEnabled; /**< 内核函数是否运行受时间限制*/
20 int integrated; /**< 设备是不是独立的 */
21 int canMapHostMemory; /**< 设备能否映射主机cudaHostAlloc/cudaHostGetDevicePointer */
22 int computeMode; /**< 计算模式，有默认，独占，禁止，独占进程(See ::cudaComputeMode) */
23 int maxTexture1D; /**< 1D纹理最大值 */
24 int maxTexture2D[2]; /**< 2D纹理最大维数*/
25 int maxTexture3D[3]; /**< 3D纹理最大维数 */
26 int maxTexture1DLayered[2]; /**< 最大的1D分层纹理尺寸 */
27 int maxTexture2DLayered[3]; /**< 最大的2D分层纹理尺寸 */
28 size_t surfaceAlignment; /**< 表面的对齐要求*/
29 int concurrentKernels; /**< 设备是否能同时执行多个内核*/
30 int ECCEnabled; /**< 设备是否支持ECC */
31 int pciBusID; /**< 设备的PCI总线ID */
32 int pciDeviceID; /**< PCI设备的设备ID*/
33 int pciDomainID; /**<PCI设备的域ID*/
34 int tccDriver; /**< 1如果设备是使用了TCC驱动的Tesla设备，否则就是0 */
35 int asyncEngineCount; /**< 异步Engine数量 */
36 int unifiedAddressing; /**< 设备是否共享统一的地址空间与主机*/
37 int memoryClockRate; /**<峰值内存时钟频率，单位khz*/
38 int memoryBusWidth; /**< 全局内存总线宽度，单位bit*/
39 int l2CacheSize; /**< L2 cache大小，单位字节 */
40 int maxThreadsPerMultiProcessor;/**< 每个多处理器的最大的常驻线程 */
41 };
这里就有设备的相关属性，让我们能更好地写出发挥设备最大性能的程序。
通过cudaGetDeviceProperties()得到设备属性，cudaGetDeviceCount()来获取设备的个数，通过cudaChooseDevice()选择符合条件的设备，通过cudaGetDevice()可以得到当前的设备，通过cudaSetDevice()设置选择设备，SLI技术支持多个GPU。
写得很乱，不知道所云，下篇讲诉效率。这才是我们利用GPU做并行的重点。
