CUDA中使用shared_memory可以加速運算,在矩陣乘法中是一個體現。 矩陣C = A * B,正常運算時我們運用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以計算出結果。但是在CPU上完成這個運算我們需要大量的時間,設A[m,n],B[n,k],那么C矩陣為m*k,總體 ...
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L 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的。使用shared memory是另一種提高性能的方式。 GPU上的memory有兩種: On boar ...
2015-06-28 14:35 3 19502 推薦指數:
CUDA中使用shared_memory可以加速運算,在矩陣乘法中是一個體現。 矩陣C = A * B,正常運算時我們運用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以計算出結果。但是在CPU上完成這個運算我們需要大量的時間,設A[m,n],B[n,k],那么C矩陣為m*k,總體 ...
共享內存(shared memory)是位於SM上的on-chip(片上)一塊內存,每個SM都有,就是內存比較小,早期的GPU只有16K(16384),現在生產的GPU一般都是48K(49152)。 共享內存由於是片上內存,因而帶寬高,延遲小(較全局內存而言),合理使用共享內存對程序效率具有很大 ...
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 ...
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 ...
VxMP is a VxWorks component that provides shared-memory objects dedicated to high-speed synchronization and communication between tasks running ...
and relations between the SVM(Shared Virtual Memory, b ...