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2...
每个bank的内存能同时读写,但是同一个bank的不同地址的数据则只能串行读写(如果是同一个地址则进行broadcast,不会出现冲突),因此当同一个warp的线程去访问shared memory数据时,如果有两个以上线程访问了同一个bank的不同地址的数据,就会影响程序的性能.例如__shared__ float data[32][32],申请...
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) ...
需要仔细考虑padding的大小来避免地址不对齐的问题,比如访问shared memory时可能是向量化的访问,比如int4访问,也就是每次访问4个int,即16字节,那每次访问的地址必须是16字节对齐的,对于int s_data[32][33]这种padding方式,第二行元素的起始地址就是非16字节对齐,会导致kernel执行出错。 4 swizzling机制 swizzling是在...
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...
对于计算能力1.x设备,每个warp大小都是32个线程,而一个SM中的shared memory被划分为16个bank(0-15)。一个warp中的线程对共享存储器的访问请求会被划分为2个half-warp的访问请求,只有处于同一half-warp内的线程才可能发生bank conflict,而一个warp中位于前half-warp的线程与位于后half-warp的线程间则不会发生bank...
Shared memory 是以 4 bytes 为单位分成 banks。因此,假设以下的数据: __shared__ int data[128]; 那么,data[0] 是 bank 0、data[1] 是 bank 1、data[2] 是 bank 2、…、data[15] 是 bank 15,而 data[16] 又回到 bank 0。由于 warp 在执行时是以 half-warp 的方式执行,因此分属于不同的 hal...
首先,shared memory分为固定分配方式和动态分配方式,就是上图的Static Shared Memory和Dynamic Shared Memory 1,固定分配 直接__shared__ int seme[5] ;这就是在每一个block里面分配5个int(20B) __global__voidaddKernel(int*c,constint*a){inti=threadIdx.x;__shared__intsmem[5];smem[i]=a[i];__...
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....