算法2每个block负责一块数据的转置,假设下图的绿色区域是1个block处理的数据量,可以看到读数据是合并访问的,但是写数据是非合并的,造成性能急剧下降。 利用shared memory进行转置,首先合并读global memory,在shared memory转置完成,再合并写到global memory 利用pap缓解bank conflict 样例 以下参数可能不是最优的,跟服务器...
我们为了简单起见,设定nx=16,ny=32,以及对应的blockDim.x=2,则具体体现如图所示:左侧可以理解为GPU中grid和block块概念,其中一个block.x=2,block.y=2,我们是按照行转置,因此只关注block.x,当然有一个概念很重要,就是实际数据不管是二维还是三维等矩阵均是按照列表形式实际存储的,因此实时输入矩阵in如图右侧所示...
我们不难发现,这个问题的本质实际上就是多个普通的二维矩阵转置。在NCHW转置到NC/xHWx时,针对于不同的数据类型,编译期常量x的值是固定的,常用的: 因此,对于int8类型的数据来说,我们待解决的问题就变成了: 在这里,我们主要以针对于int8数据类型的NCHW转置NC/32HW32为切入口,来浅谈CUDA优化。 02初版实现 截止到...
- 将转置矩阵写回到全局内存中。 下面是一个示例代码片段: ```cuda __global__ void transpose(float* d_A, float* d_B, int width, int height) { __shared__ float tile[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; int idx = blockIdx.x * TILE_WIDTH + threadIdx.x; int idy = blockIdx.y * TILE_WIDTH ...
CUDA之矩阵转置(全局内存、共享内存) 使用全局内存 完整代码链接 A合并访问、B非合并访问 #ifdefUSE_DPtypedefdoublereal;#elsetypedeffloatreal;#endif__global__voidtranspose1(constreal *A, real *B,constintN){constintnx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;constintny = blockIdx.y * block...
CUDA编程实现矩阵转置时对线程索引 线代矩阵的转置运算,在之前的基础课程中,我们以用于解线性方程组的Gauss消元法为主线,介绍了矩阵语言这一表示法如Ax=b,介绍了一些特殊的矩阵如单位矩阵I、初等矩阵E、上三角矩阵U、下三角矩阵L,学习了矩阵乘法这一矩阵的基本运算,学
转置的好用的cuda程序 通过sample的例子自己改编的一个例子 #include <stdio.h> #define BLOCK_DIM 5 // Transpose kernel (see transpose CUDA Sample for details) __global__ void d_transpose(float *odata, float *idata, int width, int height)...
第一个转置内核与拷贝内核类似，只是odata的索引发生了交换。但对于1024×1024测试矩阵，写入odata在连续线程之间具有1024个元素或4096个字节的跨度，预计性能会受到影响。copy和transposeNaive内核的结果证实了这一点。转置性能不佳时，可以使用共享内存来避免大跨度访问全局内存。内核代码通过线程束将数据从...
OS: ubuntu 20.04 CUDA: v11 GCC: v10.3 矩阵转置GPU实现 矩阵转置方法 代码实现 main.cu #include<iostream>#include<cuda_runtime.h>#include<math.h>#include"utils.cuh"__global__voidtranspose1(constint*d_in,int*d_out,intN){intnx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;intny=blockIdx.y*block...
cuda vectorized实现矩阵转置 使用了共享内存和向量化传输,目前为止效果最好的一个实现 __global__ void transposeSmemVec(float* input, float* output, const int X, const int Y){ __shared__ float smem[32 * 4 * 32]; unsigned int ix = 4 * (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x);...