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UMD、KMD 与 DDK 的协作关系

——从应用到硬件的完整数据流解析

一、核心角色定义

二、典型数据流：从应用调用到 GPU 执行

三、各层交互的关键机制

1. UMD ↔ KMD：通过私有 IOCTL 或 WDDM Escape 接口

2. 内存共享：如何让 UMD 描述的数据被 GPU 访问？

3. 同步机制：Fence / Timeline Semaphore

四、DDK 的实际内容举例（以 AMD 为例）

五、安全边界与错误处理

六、小结：协作的本质

七、延伸思考

第一部分：GPU 驱动架构基础 UMD、KMD 与 DDK 的协作关系 应用 → UMD → KMD → 硬件的数据流

UMD、KMD 与 DDK 的协作关系

——从应用到硬件的完整数据流解析