之前我们说过，核函数除了没有返回值，还可以实现参数传递，我们来看这段代码

#include<cstdio>
#include<stdio.h>


__global__ void kernel(int *p)
{
    *p = 20;

}

int main()
{
    int *p;
    int b;
    cudaMalloc(&p,sizeof(int));
    kernel<<<1,1>>>(p);
    cudaMemcpy(&b,p,sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("%d\n",b);
    return 0;
}

这里cudaMalloc函数是在设备上分配一块内存给p，也就是在gpu上分配一块显存给p。，值得注意的是cudaMalloc分配的指针可以传递给在在主机上执行的函数，也可以转递给设备上执行的函数，也可以在设备代码中使用指针进行内存(显存)读写操作，但是就是不能在主机内存中进行解引用读写操作。这里我们使用了cudaMemcpy函数来将显存的数据拷贝到cpu的内存中，这里我用b来接受p的值。当然，这个代码并不完美，我们还得释放显存中的地址p，可以使用cudaFree函数实现。完整代码

#include<cstdio>
#include<stdio.h>


__global__ void kernel(int *p)
{
    *p = 20;

}

int main()
{
    int *p;
    int b;
    cudaMalloc(&p,sizeof(int));
    kernel<<<1,1>>>(p);
    cudaMemcpy(&b,p,sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("%d\n",b);
    cudaFree(p);
    return 0;
}

值得注意的是，cudaMecpy函数执行后会自动调用cudaDeviceSynchronize()函数，这个函数的功能是让cpu等待直到所有的gpu程序执行完。对于一些追求性能的操作，cudaMecpy函数最好少用，多了容易导致gpu队列重新编排影响性能耗费时间。一般我们比较常用cudaMallocManaged函数来代替cudaMalloc函数，这个函数会同时在cpu和gpu上分配内存，可以实现共用数据，代码如下

#include<cstdio>
#include<stdio.h>


__global__ void kernel(int *p)
{
    *p = 20;

}

int main()
{
    int *p;
  
    cudaMallocManaged(&p,sizeof(int));
    kernel<<<1,1>>>(p);
 
    printf("%d\n",*p);

    cudaFree(p);
    return 0;
}

现在直接可以在主机上进行读写操作解引用了。当然，你直接这样运行结果回是空的，之前可以打印出结果是因为后台调用了cudaDeviceSynchronize();来实现cpu等待gpu执行完才执行。因此为了显示结果我们可以加上来看，如图所示

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