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 ...
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SM上constant Memory cache大小限制为 KB。 constant Memory的获取方式 ...
2015-08-06 00:25 0 5973 推荐指数:
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 ...
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 ...
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L1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 ...
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 ...
Linux 使用技巧阶段性总结 (For more information, please go to Alan D. Chen , upgrading~~) Anaconda与conda区别 ...
was aborted. It seems the GPU memory is still allocate ...
CPU和GPU内存交互 在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual ...
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing ...