原文:CUDA ---- Shared Memory

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L 的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。 GPU上的memory有两种: On boar ...

2015-06-28 14:35 3 19502 推荐指数:

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CUDA学习之二:shared_memory使用,矩阵相乘

CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现。 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果。但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体 ...

Sat Mar 21 05:48:00 CST 2015 0 2625
CUDA学习(五)之使用共享内存(shared memory)进行归约求和(一个包含N个线程的线程块)

共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152)。 共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大 ...

Sat Aug 24 04:59:00 CST 2019 0 467
CUDA ---- Constant Memory

CONSTANT MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写。constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多。每个 ...

Thu Aug 06 08:25:00 CST 2015 0 5973
CUDA ---- Memory Model

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。 众所周知 ...

Wed Jun 10 06:17:00 CST 2015 2 6726
CUDA ---- Memory Access

Memory Access Patterns 大部分device一开始从global Memory获取数据,而且,大部分GPU应用表现会被带宽限制。因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步。也就是说,global Memory的使用就没调节好,其它的优化方案也获取 ...

Sat Jun 13 23:21:00 CST 2015 2 3874
解决CUDA out of memory

问题 用Pytorch跑模型时,会出现RuntimeError: CUDA out of memory 解决方法 1.真的没有内存了 可以改小batch_size 2.内存足够,不分配 Win10下多线程的问题,num_threads/workers=0解决 ...

Wed Apr 08 19:18:00 CST 2020 0 6006
Shared-memory object ---VxMP

VxMP is a VxWorks component that provides shared-memory objects dedicated to high-speed synchronization and communication between tasks running ...

Mon Aug 22 21:20:00 CST 2011 0 8405
 
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