Shared Memory是可被同一个block的所有thread访问(读写)的。 Global Memory相当于显存,可以被所有thread访问(读写)的。 那么,这两种Memory,就很可能会遇到多个thread同时读写同一块内存区域的问题。 假如两个线程都在做“读取-修改-写入"操作,如果在这个操作中,出现互相交错的情况,就会出现混乱。举个例子,比如有块...
# Example 4.4: A GPU histogram without as many memory conflicts@cuda.jitdef kernel_histogram_shared(arr, histo): # Create shared array to hold local histogram histo_local = cuda.shared.array((128,), numba.int64) histo_local[cuda.threadIdx.x] = 0 # initialize to zero cuda...
使用原子操作atomicAdd()对所有block内的shared memory的第一个结果进行相加,直接得到最终结果。 下面放一下关于reduce操作的课件,代码对照着图可以更好的理解reduce操作的精髓。 如图示,申请32个线程,每8个被分配到一个block里,同时每个block申请与线程数相等的shared memory。 将数据复制到shared memory中: 如果数据...
如果我们想要获得最初期望的结果(如图2所示),我们应该用原子操作(上面的线程安全的操作)替换非原子加法操作。原子操作将确保无论读/写的是什么内存,每次都由单个线程完成。 原子加法操作示例:计算直方图 为了更好地理解在哪里以及如何使用原子操作,我们将使用直方图计算。假设有人想数一数在某一文本中字母表中的每个...
本文是本系列的最后一部分,我们将讨论原子指令,它将允许我们从多个线程中安全地操作同一内存。我们还将学习如何利用这些操作来创建互斥锁,互斥锁是一种编码模式,它允许我们“锁定”某个资源,以便每次只由一个线程使用它。可以说这两个概念是任何多线程的基础。
如果我们想要获得最初期望的结果(如图2所示),我们应该用原子操作(上面的线程安全的操作)替换非原子加法操作。原子操作将确保无论读/写的是什么内存,每次都由单个线程完成。 # Example 4.2: An atomic add without race conditions. @cuda.jit def add_one_atomic(x): ...
块内的线程通过共享内存、原子操作和屏障同步进行协作 (shared memory, atomic operations and barrier synchronization) 不同块中的线程不能协作。 如下图7所示的线程块就是由256个线程组成的,它执行的任务就是一个最基本的向量相加的一个操作。在线程块内,这256个线程的计算是彼此互相独立的,并行的。下面的这个 ...
共享内存(shared memory,SMEM)是GPU的一个关键部分,物理层面,每个SM都有一个小的内存池,这个线程池被次SM上执行的线程块中的所有线程所共享。共享内存使同一个线程块中可以相互协同,便于片上的内存可以被最大化的利用,降低回到全局内存读取的延迟。 共享内存是被我们用代码控制的,这也是是他称为我们手中最灵活的...
当half-warp有多个线程读取同一32bit字地址中的数据时,可以减少bank conflict的数量。而如果half-warp中的线程全都读取同一地址中的数据时,则完全不会发生bank conflict。不过,如果half-warp内有多个线程要对同一地址进行写操作,此时则会产生不确定的结果,发生这种情况时应该使用对shared memory 的原子操作。