(d_C.elements); } //矩阵乘法内核 __global__ void MatMulKernel(Matrix A, Matrix B, Matrix C) { //线程块的id int blockRow = blockIdx.y; int blockCol = blockIdx.x; //每个线程块计算对应的子矩阵Csub Matrix Csub = GetSubMatrix(C, blockRow, blockCol); float Cvalue = 0; //C...
extern _shared_ float share[]; //extern表示数组的大小由kernel启动时确定,通过其执行参数决定,注意通过这种方式定义的所有变量都开始于相同的地址,因些数组的变量的布局必须偏移量进行处理。 另外,shared内存是不能够进行定义时初始化的 _shared_ int sdata_static[16];//静态声明数组的大小 sdata_static[tid]...
1、shared memory 结构 从上面的官方文档中可以知道,放在 shared memory 中的数据是以 4 bytes(即 32 bits)作为 1 个 word,依次放在 32 个 banks 中。所以,第 i 个 word,就存放在第 ( i mod 32 ) 个 bank 上。 每个bank 在每个 cycle 的 bandwidth 为 32 bits。 所以shared memory 在每个 cycle 的...
#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 // Tag: 结果为 方阵的矩阵乘; void cpu_matrix_...
· 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...
__global__ void kernel1(float* A) { __shared__ float data[32][32]; int tid = threadIdx.x; int col = tid/WARPSIZE; int row = tid%WARPSIZE; data[row][col] = 100.f; A[tid] = data[row][col]; } __global__ void kernel2(float* A) { ...
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....
kernel_function[1,1](...) 多流 之前我们讨论的并行,都是线程级别的,即CUDA开启多个线程,并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心,同一时间只能并行执行上千个任务。当我们处理千万级别的数据,整个大任务无法被GPU一次执行,所有的计算任务需要放在一个队列中,排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操...
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];...
，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。