Duration 1.19 msecond 原因在于读可以通过Read-only cache,而写不行,所以如果一定要在合并和非合并中选一个,建议非合并的读取。 为什么Read-only cache的速度快过L1,L1 cache的粒度为128Byte,而Read-only cache的粒度为32Byte,可以减轻一些非合并读取带来的带宽浪费。 The granularity of loads through the read-...
以及一块指令缓存用于存放指令、一块常量缓存(c-cache)用来存放常量数据,两个SFU(特殊运算单元,special function unit)用来做三角函数等较复杂运算,MT issue用来实现多线程下的取指,以及DP(Double Precision Unit)用来做双精度数。 除去一些运算单元之外,最重要的就是c-cache与shared memory两块数据存储区。注意这两...
共享内存与L1 cache共用64KB的片上内存,通过静态划分形式使用。 常量内存:通过__constant__进行修饰,为板载内存,但是每个SM都有专用的常量缓存器,其必须在全局空间内和所有核函数之外进行声明,对所有计算能力的设备,都只有64KB的常量内存(即一个CUDA程序只有64KB,The 64 KB constant limit is per CUmodule which is...
每个SM内部的SP之间,可以共享一块shared memory, 以及一块指令缓存用于存放指令、一块常量缓存(c-cache)用来存放常量数据,两个SFU(特殊运算单元,special function unit)用来做三角函数等较复杂运算,MT issue用来实现多线程下的取指,以及DP(Double Precision Unit)用来做双精度数。 除去一些运算单元之外,最重要的就是...
Cache单元是用来做数据缓存的,CPU可以通过Cache来减少存取主内存的次数,也就是减少内存延迟(memory latency)。GPU中Cache很小或者没有,因为GPU可以通过并行计算的方式来减少内存延迟。因此CPU的Cahce设计主要是实现低延迟,Control主要是通用性,复杂的逻辑控制单元可以保证CPU高效分发任务和指令。所以CPU擅长逻辑控制,是...
CUDA Runtime和L2 Cache简析 CUDA Runtime 运行时在cudart库中实现,该库通过cudart静态地链接到应用程序。 所有入口都有cuda的前缀。 正如在异构编程中提到的,CUDA编程模型假设一个由主机和设备组成的系统,每个设备都有自己的独立内存。 Initialization 运行时没有显式的初始化函数。它在第一次调用运行时函数(更确切...
允许cache直接将对应的cache line内容, 就地丢弃掉, 而无需必须回写下一级缓存甚至到显存. 这点作为global memory是做不到的。 此外, 今天的实践手册没有说明的是, local memory还具有强制合并访问的特性.我们都说用了local memory, 但是几乎没人讨论"local memory是否是合并的", 既然我们今天已经知道了它也是...
torch.cuda.empty_cache()函数可以清理PyTorch不再使用的CUDA内存缓存,从而释放GPU内存。但请注意,这并不会释放由Tensor占用的内存。 3.3 使用内存优化库 一些内存优化库,如Gradient Checkpointing,可以在不增加内存消耗的情况下进行模型训练。这些库通常通过减少中间变量的存储来降低内存需求。 4. 混合精度训练 混合精度...
该操作可以将数据缓存在寄存器内,从而减少了了对Shared memory的使用率。感兴趣的读者可以参考次链接进行进一步的扩展阅读:NVIDIA: 《Register Cache: Caching for Warp-Centric CUDA Programs》( Register Cache: Caching for Warp-Centric CUDA Programs | NVIDIA Technical Blog )。这些都有助于你的性能优化。
位于Global Memory,有独立的cache,可缓存空间临近地址,只读 该cache 适用于 texel sampling 适用2D图形应用 5 本地存储(Local Memory) Global Memory虚拟出的地址空间,无实体存储 线程私有 存放大型数组和变量(register放不下的时候),也用来存储无法确定索引是否为常量的数组 ...