需要分4个phase从shared memory分别加载4个8x8的fp16的矩阵数据到线程寄存器中,此时的bank conflict只局限同phase的8个线程内,可以只考虑针对这8个线程需要访问的shared memory来进行swizzling,从而避免bank conflict,感兴趣的读者可以去找资料学习。
最近遇到了一个问题,拷贝数据的时候经过shared memory的带宽会快于没有经过shared memory,使用shared memory的具体代码如下, 拷贝的数据大小是4096 * 4096个double数据(128MiB),blocksize是(1024,1,1),gridsize是(4096*4096/1024/2,1,1)。 // blocksize=(1024,1,1), gridsize=(4096*4096/1024/2,1,1) ...
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...
这里的size_x,size_y和声明c++数组一样,要是一个编译时确定的数字,不能是变量。 如果想动态声明一个共享内存数组,可以使用extern关键字,并在核函数启动时添加第三个参数。 声明:extern __shared__ int tile[]; 在执行上面这个声明的核函数时,使用下面这种配置:kernel<<<grid,block,isize*sizeof(int)>>>(...
cudaSharedMemBankSizeFourByte cudaSharedMemBankSizeEightByte 在其启动不同的kernel之间修改bank配置会有一个隐式的device同步。修改shared memory的bank大小不会增加shared memory的利用或者影响kernel的Occupancy,但是对性能是一个主要的影响因素。一个大的bank会产生较高的带宽,但是鉴于不同的access pattern,可能导致更多...
cudaSharedMemBankSizeFourByte cudaSharedMemBankSizeEightByte 在其启动不同的kernel之间修改bank配置会有一个隐式的device同步。修改shared memory的bank大小不会增加shared memory的利用或者影响kernel的Occupancy,但是对性能是一个主要的影响因素。一个大的bank会产生较高的带宽,但是鉴于不同的access pattern,可能导致更多...
shared memory 1 #include<stdio.h>#include<cuda_runtime.h>using namespace std;// 方式2,生命共享的变量,不能给初始值,需要有线程来初始化__shared__intshared_value2;static__global__voidtest_kernel(){// 方式1,生命静态大小的共享内存,所有block内线程公用__shared__intsharedA_array[8];// 方式...
[row * size + col] = temp; } // 共享内存法(改进)的核 __global__ void vectorMulGPU3(const float* a, const float* b, float* c, int size) { __shared__ float as[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; __shared__ float bs[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; // 索引 int bx = blockIdx.x; int ...
//dynamic shared memory sizeisper block. //Distributed shared memory size = cluster_size * nbins_per_block * sizeof(int) config.dynamicSmemBytes = nbins_per_block * sizeof(int); CUDA_CHECK(::cudaFuncSetAttribute((void*)clusterHist_kernel, cudaFuncAttributeMaxDynamicSharedMemorySize, config.dy...
调用,启动的时候,block个数1,所以shared memory使用20B addKernel<<<1,size,0,0>>>(dev_c,dev_a); 通过nsight可以看出,使用了20B的共享内存,并且是Static的; 2,动态分配 没错,就是在block里面声明,前面加上extern; __global__voidaddKernel(int*c,constint*a){inti=threadIdx.x;extern__shared__intsm...