在gpu架构中,每个sm都有自己的一块独立的存储,cuda中L1 cache和shared memory共用这块存储,它们会有一个默认的配置大小,不同架构可能不一样,例如在Volta架构中,一个sm的这块独立存储大小是96KB,默认分配情况下,有32KB是用来做L1 cache的,64KB作shared memory大小,就是说一个block可申请的shared memory在默认情况下...
1 共享内存(Shared Memory) 共享内存比本地和全局内存快得多。共享内存是按线程块分配的,因此块中的所有线程都可以访问相同的共享内存。线程可以访问同一线程块内的其他线程从全局内存加载的共享内存中的数据。如图所示,每个线程块都有一个共享内存,块中的线程获取数据比从全局内存中要快得多。 2 例子:矩阵乘法 共...
shared memory 最后 前言 之前在CUDA编程(四): CPU与GPU的矩阵乘法对比对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情. 用CPU实现是很简单的: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #define LOG...
structcube{floata[256];floatb[256];floatc[256]; }; 这样一来,每个线程分别访存长、宽、高,三者都满足4KB的coalescing(只不过这种代码写起来多少有点别扭)。 2.4 减少 bank confilct Coalescing针对global memory的访存进行了优化,而bank conflict 是一个针对shared memory使用的概念。 shared memory 被主动分成...
图1 Matrix Multiplication without Shared Memory 登录后复制// Matrices are stored in row-major order:// M(row, col) = *(M.elements + row * M.width + col)typedefstruct{intwidth;intheight;float* elements; } Matrix;// Thread block size#defineBLOCK_SIZE 16// Forward declaration of the mat...
所以在block1中,threadIdx.x从0开始计算没问题,因为在block1也是一个全新的__shared__float数组。 需要将所有的g_in放入每个块的共享内存,所以g_in在块间增长的步长要*3 解决方法2 使用数组结构体SOA Struct SOA{ float x[256] , y[256] , z[256]; }; ...
由多个线程处理器 (SP) 和一块共享内存所构成的就是SM (多核处理器)(灰色部分)。多核处理器里边的多个线程处理器是互相并行的,是不互相影响的。每个多核处理器 (SM) 内都有自己的 shared memory (共享内存),shared memory 可以被线程块内所有线程访问。
若 half-warp(或 full warp) 中所有线程都要访问同一地址,则完全没有 bank conflict。 对于大于 32 bit 的 struct 来说,对它的访问将编译成多个独立的存储器访问。–“Share memory only supports 32 bit reads/writes” 因此,shared memory 的写操作的 bank conflict 是一个很头疼的问题。
每个grid都有自己的constant memory(常量内存)和texture memory(纹理内存),),不同线程块的线程都可使用 线程访问这几类存储器的速度是register > local memory >shared memory > global memory 下面这幅图表示就是这些内存在计算机架构中的所在层次。 4. CUDA编程模型 ...
struct cudaDeviceProp{char name[256];// 识别设备的ASCII字符串(比如,"GeForce GTX 1050")size_t totalGlobalMem;// 全局内存大小size_t sharedMemPerBlock;// 每个block内共享内存的大小int regsPerBlock;// 每个block 32位寄存器的个数int warpSize;// warp大小size_t memPitch;// 内存中允许的最大间距字...