线程使用语句s[t] = d[t]将数据从全局内存复制到共享内存,然后在两行之后使用语句d[t] = s[tr]完成反转。但是在执行最后一行之前,每个线程访问共享内存中由另一个线程写入的数据,请记住,我们需要通过调用__syncthreads()来确保所有线程都已完成对共享内存的加载。 在这个例子中使用共享内存的原因是为了在旧的 ...
共享内存是使用__shared__内存空间说明符分配的。 使用共享内存时,使用__syncthreads()确保线程同步。(#include <device_functions.h>) (1)不利用共享内存的矩阵乘法 每个线程读取 A 的一行和 B 的一列,并计算 C 的相应元素,如图所示。因此,从全局内存中读取 A 为 B.width 次,而 B 为读取 A.height 次。
如果在定义共享内存变量时不小心把数组长度写错了,就有可能引起错误或者降低核函数性能。 有一种方法可以减少这种错误发生的概率,那就是使用动态的共享内存 1. 在调用核函数的执行配置中写下第三个参数: <<<grid_size,block_size,sizeof(real)*block_size>>>前面2个参数网格大小和线程块大小,第三个参数就是核...
cudaDeviceProp props;cudaGetDeviceProperties(&props,deviceId);intSMs= props.multiProcessorCount;intWarpSize = props.warpSize;intthreadsPerBlock = WarpSize *10;intBlocks = SMs;int*A,*B,*C;intsize=100000;size_tvectorSize =sizeof(int)*size;cudaMallocManaged((int**)&A,vectorSize);cudaMallocManag...
共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编译器都将创建该变量的一个...
全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。
cudac编译器处理共享内存中的变量与处理典型变量不同。它为您在GPU上启动的每个块创建变量的副本。该块中的每个线程共享内存,但线程无法看到或修改在其他块中看到的此变量的副本。这为块中的线程提供了一种很好的方法,通过这种方法,块中的线程可以在计算上进行通信和协作。此外,共享内存缓冲区物理上驻留在GPU上,而...
CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编译器都将创建该变量的一个副本。 线程块中的每个线...
GPU的内存结构如图所示:GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor(SM)上,SM里有计算核心可直接访问的寄存器(Register)和共享内存(Shared Memory);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。