在cuda代码运行过程中,每个线程执行功能时是调用读取register memory的值,就是说无论代码中该线程访问的是global memory还是shared memory,都隐式包含了将对应数据读取进register memory这一步,而数据从global memory到register memory的耗时远大于数据从shared memory到
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Shared memory features a broadcast mechanism whereby a 32-bit word can be read and broadcast to several threads simultaneously when servicing one memory read.request. This reduces the number of bank conflicts when several threads read from an address within the same 32-bit word. More precisely, ...
文章内容主要来自于nv的cuda编程指南,是对英文版内容的翻译理解,转载链接如下:cuda编程指南 基础特征 共享内存,使用__shared__内存空间说明符进行device端的内存分配。 共享内存比全局内存快得多,它可以作为暂存内存(或软件管理的缓存)使用,以减少 CUDA 块对全局内存的访问。 不使用共享内存的矩阵乘法 每个线程读取 ...
因为shared Memory可以被同一个block中的不同的thread同时访问,当同一个地址的值被多个thread修改就导致了inter-thread conflict,所以我们需要同步操作。CUDA提供了两类block内部的同步操作,即: · Barriers · Memory fences 对于barrier,所有thread会等待其他thread到达barrier point;对于Memory fence,所有thread会阻塞到...
__shared__ int sub_a[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; __shared__ int sub_b[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; int tmp = 0; int idx; // Tag: 这里N是共同轴, 符号问题; for (int step = 0; step < n / BLOCK_SIZE; ++step) { // 计算 sub_a 和 sub_b 数据块 ...
CUDA学习之二:shared_memory使用,矩阵相乘 CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现。 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果。但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体,我们需要做m*n*k...
在CUDA中,shared memory(共享内存)是一种特殊的硬件内存,它位于GPU的同步多处理器(SM)上,被多个线程块共享使用。Shared memory的使用对于提高CUDA程序的性能非常重要。本文将深入探讨shared memory的好处,并逐步回答关于shared memory的相关问题。 一、Shared memory的工作原理 在理解shared memory的好处之前,先来了解一...
CUDA编程中，共享内存（Shared Memory）是一个关键概念，它在加速计算中扮演着重要角色。共享内存速度远超本地和全局内存，它是按线程块进行分配的，所有块内的线程都能访问同一块共享内存。线程可以访问同一块内存中其他线程从全局内存加载的数据，极大地提高了数据交换效率。以矩阵乘法为例，共享内存通过...
GPU的内存结构如图所示:GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor(SM)上,SM里有计算核心可直接访问的寄存器(Register)和共享内存(Shared Memory);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。