在CUDA基本概念介紹有簡單介紹CUDA memory。這里詳細介紹: 每一個線程擁有自己的私有存儲器,每一個線程塊擁有一塊共享存儲器(Shared memory);最后,grid中所有的線程都可以訪問同一塊全局存儲器(global memory)。除此之外,還有兩種可以被所有線程訪問 ...
CPU和GPU內存交互 在CUDA編程中,內存拷貝是非常費時的一個動作. 從上圖我們可以看出: . CPU和GPU之間的總線bus是PCIe,是雙向傳輸的. . CPU和GPU之間的數據拷貝使用DMA機制來實現,非常容易理解,為了更快的傳輸速度. 虛擬內存 virtual memory 我們都知道,雖然在運行速度上硬盤不如內存,但在容量上內存是無法與硬盤相提並論的。當運行一個程序需要大量數據 占用 ...
2015-02-28 11:58 0 5270 推薦指數:
在CUDA基本概念介紹有簡單介紹CUDA memory。這里詳細介紹: 每一個線程擁有自己的私有存儲器,每一個線程塊擁有一塊共享存儲器(Shared memory);最后,grid中所有的線程都可以訪問同一塊全局存儲器(global memory)。除此之外,還有兩種可以被所有線程訪問 ...
CONSTANT MEMORY constant Memory對於device來說只讀但是對於host是可讀可寫。constant Memory和global Memory一樣都位於DRAM,並且有一個獨立的on-chip cache,比直接從constant Memory讀取要快得多。每個 ...
Memory kernel性能高低是不能單純的從warp的執行上來解釋的。比如之前博文涉及到的,將block的維度設置為warp大小的一半會導致load efficiency降低,這個問題無法用warp的調度或者並行性來解釋。根本原因是獲取global memory的方式很差勁。 眾所周知 ...
Memory Access Patterns 大部分device一開始從global Memory獲取數據,而且,大部分GPU應用表現會被帶寬限制。因此最大化應用對global Memory帶寬的使用時獲取高性能的第一步。也就是說,global Memory的使用就沒調節好,其它的優化方案也獲取 ...
CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介紹,這部分會專門講解其內容。在global Memory部分,數據對齊和連續是很重要的話題,當使用L1的時候,對齊問題可以忽略,但是非連續的獲取內存依然會降低性能。依賴於算法本質,某些情況下,非連續訪問是不可避免 ...
問題 用Pytorch跑模型時,會出現RuntimeError: CUDA out of memory 解決方法 1.真的沒有內存了 可以改小batch_size 2.內存足夠,不分配 Win10下多線程的問題,num_threads/workers=0解決 ...
Linux 使用技巧階段性總結 (For more information, please go to Alan D. Chen , upgrading~~) Anaconda與conda區別 ...
was aborted. It seems the GPU memory is still allocate ...