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...
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...
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...
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...
Cuda shared memory按照4字节一个bank,总共32个bank(128字节)来组织,其store和load操作在一定情况下存在bank conflict的情况: 不同的线程访问同一bank的不同address时就会出现bank conflict。 bank conflict只发生在同一个warp的不同线程间。 如果多个线程访问shared memory的相同bank的相同address,实际效果是broadcast,非...
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...
CUDA SHARED MEMORY 在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。 GPU上的memory有两种: ...
defmatmul_shared_memory(A,B,C):""" 使用Shared Memory的矩阵乘法C=A*B""" #在Shared Memory中定义向量 # 向量可被整个Block的所有Thread共享 # 必须声明向量大小和数据类型 sA=cuda.shared.array(shape=(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE),dtype=float32)sB=cuda.shared.array(shape=(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE),dtype...
一、Shared memory的工作原理 在理解shared memory的好处之前,先来了解一下它的工作原理。Shared memory是一种高带宽低延迟的硬件内存,位于SM上。当一个线程块被调度执行时,GPU会将线程块的数据从全局内存(global memory)中加载到shared memory中,然后线程块内的所有线程可以直接读写shared memory中的数据,而不需要通...
共享内存(Shared Memory):在CUDA编程中,共享内存是每个线程块共享的内存空间,它的读写速度比全局内存快得多。这段代码中使用了__shared__修饰符定义了as和bs两个二维数组,用于存储每个线程块所需的部分输入数据。 矩阵块计算(Matrix Tile Computation):这段代码将整个矩阵分割成小块,每个线程块负责处理一个小块的...