可以通过使用诸如OpenCL或CUDA之类的异构编程模型来使用加速器的本地存储器进行DMA传输。例如,在OpenCL中,可以使用clEnqueueCopyBuffer()函数将数据从系统主机内存复制到加速器的本地存储器中,如下所示:
cl_int err;
cl_mem src_buf = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float) * n, NULL, &err);
cl_mem dst_buf = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(float) * n, NULL, &err);
float *src_data = (float*)malloc(sizeof(float) * n);
float *dst_data = (float*)malloc(sizeof(float) * n);
// fill src_data with some data
clEnqueueWriteBuffer(queue, src_buf, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * n, src_data, 0, NULL, NULL);
size_t local_size = 64; // e.g., 64 threads per work-group
size_t global_size = ceil((float)n / local_size) * local_size; // round up to nearest multiple of local_size
cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "my_kernel", &err);
clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &src_buf);
clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &dst_buf);
clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, &global_size, &local_size, 0, NULL, NULL);
clEnqueueReadBuffer(queue, dst_buf, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * n, dst_data, 0, NULL, NULL);
// use dst_data
free(src_data);
free(dst_data);
clReleaseMemObject(src_buf);
clReleaseMemObject(dst_buf);
clReleaseKernel(kernel);
在上面的代码中,我们使用了clEnqueueWriteBuffer()函数将数据从系统主机内存传输到加速器的本地存储器中,然后通过设置OpenCL内核的参数来指定源和目的缓冲区。最后,我们使用clEnqueueRead