Shared Memory Per Block (bytes) 最大值应该不大于 Shared Memory per Multiprocessor / Active Thread Blocks per Multiprocessor = Shared Memory per Multiprocessor / (Max Threads per Multiprocessor / Threads Per Block)。 一句话总结:保证每个 SM 中可以启动的线程总数达到最大值的情况下 block 中的线程数越...
shared memory 的结构是每个 32 个 banks 存储 4字节（32位）的数据，每个 bank 每个周期的带宽为 32位。这意味着单次 memory transaction 最多可取 128字节。对于每个 warp，当每个线程访问 4字节时，简单的 broadcast 和 bank conflict 机制容易处理。然而，LDS.64 和 128 的情况不同。使用 LDS....
cudaFuncCachePreferShared: prefer 48KB shared memory and 16 KB L1 cache cudaFuncCachePreferL1: prefer 48KB L1 cache and 16 KB shared memory cudaFuncCachePreferEqual: prefer 32KB L1 cache and 32 KB shared memory 那种更好全看核函数: 共享内存使用较多,那么更多的共享内存更好 更多的寄存器使用,L1...
1. shm_size,共享内存(shared memory) 之后就基本不报错了。。。 1. 错误描述 例行吐槽,第一次遇到这个错误,我是非常无语的。以前是不报错的,和以前相比,不同的地方有 数据变多了,从80例变成了100例 换了个docker镜像,可能pytorch版本和cuda版本上有些问题 检查了代码,没有发生修改 2. 自我尝试 2.1 减小b...
比如,第一个half warp中的线程0会放进shared_a[0],她刚好在第一个memory bank中,线程1把放进shared_a[1],每一个half warp有16个线程,刚好跟16个大小为4byte的bank对应。在下一个half warp中,第一个线程(线程0)会把值放进shared_a[16],她刚好也是在第一个memory bank中。所以在这个例子中,如果你使用...
此时,计算过程是并行的,但是访问A,B矩阵时,不能同时访问,因此主要的时间花在内存读取,每个线程读取A的一行,B的一列,计算C的对应值;所以这样需要从global memory中读n次A,m次B。时间复杂度是O(m+n)次内存访问,以及k次乘法运算。 实际上还有一种办法,可以用shared memory,这里我们把A,B矩阵按照blocksize划分...
问题:设置的最大动态共享内存大小超过了设备的限制。 解决方法:检查你的 GPU 设备规格,确保设置的大小不超过 cudaDevAttrMaxSharedMemoryPerBlockOptin 属性的值。你可以使用 cudaDeviceGetAttribute 函数来查询这个值。 问题:设置后没有生效。 解决方法:确保在内核函数被编译并加载到设备之前调用 cudaFuncSetAttributeMax...
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...