在gpu架构中,每个sm都有自己的一块独立的存储,cuda中L1 cache和shared memory共用这块存储,它们会有一个默认的配置大小,不同架构可能不一样,例如在Volta架构中,一个sm的这块独立存储大小是96KB,默认分配情况下,有32KB是用来做L1 cache的,64KB作shared memory大小,就是说一个block可申请的shared memory在默认
Shared memory features a broadcast mechanism whereby a 32-bit word can be read and broadcast to several threads simultaneously when servicing one memory read.request. This reduces the number of bank conflicts when several threads read from an address within the same 32-bit word. More precisely, ...
#include <cooperative_groups.h> // Distributed Shared memory histogram kernel __global__ void clusterHist_kernel(int *bins, const int nbins, const int bins_per_block, const int *__restrict__ input, size_t array_size) { extern __shared__ int smem[]; namespace cg = cooperative_groups;...
如果shared Memory的大小在编译器未知的话,可以使用extern关键字修饰,例如下面声明一个未知大小的1D数组: extern__shared__ int tile[]; 由于其大小在编译器未知,我们需要在每个kernel调用时,动态的分配其shared memory,也就是最开始提及的第三个参数: kernel<<<grid, block, isize * sizeof(int)>>>(...) ...
在block里面声明,前面加上extern; __global__ void addKernel(int *c, const int *a) { int i = threadIdx.x; extern __shared__ int smem[]; smem[i] = a[i]; __syncthreads(); if (i == 0) //0号线程做平方和 { c[0] = 0; ...
如果在kernel中声明的话,其作用域就是kernel内,否则是对所有kernel有效。如果shared Memory的大小在编译器未知的话,可以使用extern关键字修饰,例如下面声明一个未知大小的1D数组: extern__shared__ int tile[]; 由于其大小在编译器未知,我们需要在每个kernel调用时,动态的分配其shared memory,也就是最开始提及的第三...
extern __shared__ char array[]; __global__ void shared_memory_1(float* result, int num, float* table_1, int shared_size) { float* sh_data = (float*)array; // 这里就让sh_data指向了shared memory的第一个地址,就可以动态分配空间 ...
extern __shared__ int smem[]; if (n <= 1) return; smem[threadIdx.x] = data[threadIdx.x]; __syncthreads(); permute_data(smem, n); __syncthreads(); // Write back to GMEM since we can't pass SMEM to children. data[threadIdx.x] = smem[threadIdx.x]; ...
调用,启动的时候,block个数1,所以shared memory使用20B addKernel<<<1,size,0,0>>>(dev_c,dev_a); 通过nsight可以看出,使用了20B的共享内存,并且是Static的; 2,动态分配 没错,就是在block里面声明,前面加上extern; __global__voidaddKernel(int*c,constint*a){inti=threadIdx.x;extern__shared__intsm...
extern __shared__ int s[]; int *integerData = s; // nI ints float *floatData = (float*)&integerData[nI]; // nF floats char *charData = (char*)&floatData[nF]; // nC chars 在内核中指定启动所需的总内存。 myKernel<<<gridSize, blockSize, nI*sizeof(int)+nF*sizeof(float)+...