cuda shared memory bank conflict 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)...
cuda shared memory bank conflict 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)...
BankConflict是指当多个线程同时访问共享内存时,由于共享内存的分割方式而导致的冲突问题。具体来说,共享内存被分成若干个bank(至少16个),每个bank可以处理一个内存请求。然而,当不同线程访问具有相同bank地址的数据时,就会发生BankConflict,导致性能下降。 4. Bank Conflict的原因 BankConflict的原因是共享内存的分布方式...
网上查找相关资料后, 个人认为最清楚的一版理解如下[1],这不是32-bit word对齐的问题,是因为一共只有32个bank。整个memory address space被分成了32个bank,所以同时写地址不同的memory也可能落在同一个block,这也是一个bank conflict。 Interleaved Addressing这种间隔,以stride = 32为例,所有的warp刚好都写到了...
l1tex__data_pipe_lsu_wavefronts_mem_shared_op_ld.sum 表示总的 shared memory load transaction 的数量; Case 2 这个模式就是符合了合并条件中的第一条。 所以两个 half warp 的访问合并,一共只有 1 次 memory transaction,没有 bank conflict。
理解CUDA中的共享内存是编写CUDA或OpenCL程序时的关键，尤其是关于银行冲突的理解。一种明确的银行冲突表现为两个线程同时访问同一地址。但在重新排列优化中，通过改变访问地址顺序，银行冲突问题得以解决，这是如何做到的呢？查阅资料后，我对银行冲突的理解是这样的：它不是针对32位对齐的问题，而是因为GPU...
· Serial access:多个地址落在同一个bank。 · Broadcast access:一个地址读操作落在一个bank。 Parallel access是最通常的模式,这个模式一般暗示,一些(也可能是全部)地址请求能够被一次传输解决。理想情况是,获取无conflict的shared memory的时,每个地址都在落在不同的bank中。
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 (楼)中,不同 bank 之间的内存能同时读写,但是同一个 bank 的不同地址(同一栋楼的不同层)的数据则只能串行读写(如果是同一个 bank 的同一个地址则可以 broadcast,不会出现 bank conflict),因此当同...
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....
以前以为 shared memory 是一个万能的 L1 cache,速度很快,只要数据的 size 够小,能够放到 shared memory,剩下的事情我就不用操心啦。实际上不是这样,bank conflict 是一个绕不过去的问题,否则,性能会降得很低,很低,很低。。。 --- 为什么 shared memory 存在 bank conflict,而 global memory 不存在?因为访...