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, ...
对于单个简单 kernel,其实 2 次 memory transaction 和 4 次,所需的耗时并不会差很远(测试的时候差了 5% 左右)。 因为每个 transaction 可以在每个 cycle 发射一次,类似于流水线式地派发出去执行。 而单次 transaction 可能大概需要 30 - 40 个 cycle,所以多 2 次 transaction,可能也就多 2 个 cycle,整体...
cuda shared memory读写带宽大于global memory(10倍以上),读写延时低(20~30倍),例如cuda parllel reduction的例子就先将数据从global memory搬运至shared memory,然后再做运算,从而提高程序性能. 为了提高读写带宽,cuda将shared memory按照4字节或8字节(默认4字节,可以设置为8字节)被划分到32个bank中,每个bank的内...
· Scratch pad memory for transforming data to improve global memory access patterns 本文主要涉及两个例子作解释:reduction kernel,matrix transpose kernel。 shared memory(SMEM)是GPU的重要组成之一。物理上,每个SM包含一个当前正在执行的block中所有thread共享的低延迟的内存池。SMEM使得同一个block中的thread能够...
我们想到用GPU加速,在CUDA上实现,我们这么写kernel: __global__voidmatrixMulKernel(constMatrixA,constMatrixB,MatrixC) {//Each thread computes one element of C//by accumulating results into CvaluefloatCvalue =0;introw = blockIdx.y * blockDim.y +threadIdx.y;intcol = blockIdx.x * blockDim....
使用 Shared Memory 优化后的 kernel 代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 //核函数的具体实现 __global__ void matmul_ShareMemory(int *M,int *N,int *P,int width){ __shared__ float Mds[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; __shared__ float Nds[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];...
#include <curand_kernel.h> // 用于生成随机数 #define M 128 #define K 128 #define N 128 __managed__ int a[M*N]; __managed__ int b[N*K]; __managed__ int c_gpu[M*K]; __managed__ int c_cpu[M*K]; #define BLOCK_SIZE 16 ...
，四分之一 warp 的请求才会合并。在 GEMM 优化中，合理安排 warp 内线程的 4 * 8 或 8 * 4 顺序和 Z-Order 排列，可以有效利用 bank conflict 的合并机制，减少 memory transaction，提高性能。对于简单的 kernel，额外的交易可能影响不大，但在 GPU 流水线运行时，交易次数的差异会更明显。
直接对一个纹理坐标进行读取(纹理中往往较拾取)即可, 如果没有越界, 和你的普通读取效果一样, 如果越界了, 自动返回0. 这样, 你不需要额外的处理或者if之类的判断语句, 效果却自动达到. 注意这不仅仅减少了你的编码工作量负担, 也减少了无论是多一个环绕0的kernel的执行成本, 或者是用if判断越界与否的处理的...