算法2每个block负责一块数据的转置,假设下图的绿色区域是1个block处理的数据量,可以看到读数据是合并访问的,但是写数据是非合并的,造成性能急剧下降。 利用shared memory进行转置,首先合并读global memory,在shared memory转置完成,再合并写到global memory 利用pap缓解bank conflict 样例 以下参数可能不是最优的,跟服务器...
在CUDA中实现矩阵转置涉及多个步骤,包括准备CUDA编程环境、编写CUDA核函数、在主机代码中分配和释放设备内存、传输数据以及调用核函数执行矩阵转置。以下是一个详细的指南,包含相关代码片段: 1. 准备CUDA编程环境 在开始编写CUDA代码之前,需要确保已安装CUDA Toolkit,并配置好开发环境。这通常包括安装NVCC编译器、CUDA运行...
在NCHW转置到NC/xHWx时,针对于不同的数据类型,编译期常量x的值是固定的,常用的: 因此,对于int8类型的数据来说,我们待解决的问题就变成了: 在这里,我们主要以针对于int8数据类型的NCHW转置NC/32HW32为切入口,来浅谈CUDA优化。 02初版实现 截止到CUDA 11.8 和 Hopper架构之前, CUDA在软件层面分为4个层级网格(...
本篇博客中使用的 CUDA 内核总共启动了 32×32(即 gridDim.x=32, gridDim.y=32)个线程块, 每个线程块启动了 32×8 个线程 (即 blockDim.x=32, blockDim.y=8),每个线程块要负责完成 1024×1024 方阵中对应位置的大小为 32×32 小矩阵(又称图块(tile))的转置(或拷贝),如下图所示。这里,使用线程数...
- 将转置矩阵写回到全局内存中。 下面是一个示例代码片段: ```cuda __global__ void transpose(float* d_A, float* d_B, int width, int height) { __shared__ float tile[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; int idx = blockIdx.x * TILE_WIDTH + threadIdx.x; int idy = blockIdx.y * TILE_WIDTH ...
CUDA之矩阵转置(全局内存、共享内存) 使用全局内存 完整代码链接 A合并访问、B非合并访问 #ifdefUSE_DPtypedefdoublereal;#elsetypedeffloatreal;#endif__global__voidtranspose1(constreal *A, real *B,constintN){constintnx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;constintny = blockIdx.y * block...
代码链接:https://github.com/bryanzhang/cuda_transpose/tree/main T4的卡: 0。base:使用全局内存,warp内读合并但写冲突 Max threads per block: 1024 d_in=0x7ff00e000000, dout=0x7ff00a000000 Tries=50, average elpased time: 3.24804 ms. ...
CUDA编程实现矩阵转置时对线程索引 线代矩阵的转置运算,在之前的基础课程中,我们以用于解线性方程组的Gauss消元法为主线,介绍了矩阵语言这一表示法如Ax=b,介绍了一些特殊的矩阵如单位矩阵I、初等矩阵E、上三角矩阵U、下三角矩阵L,学习了矩阵乘法这一矩阵的基本运算,学
转置的好用的cuda程序 通过sample的例子自己改编的一个例子 #include <stdio.h> #define BLOCK_DIM 5 // Transpose kernel (see transpose CUDA Sample for details) __global__ void d_transpose(float *odata, float *idata, int width, int height)...
使用cuda完成矩阵的转置,难点在于索引和元素地址的映射,本文对此进行分析解读。 在kernel执行过程中,执行了两个相互独立的索引映射。 1、第一个映射 第一个映射比较简单,就是根据线程索引映射到原始矩阵的全局内存地址。 分成两步完成,第一步是映射到矩阵的坐标。