在NVIDIA的GPU中,内存(GPU的内存)被分为了全局内存(Global memory)、本地内存(Local memory)、共享内存(Shared memory)、寄存器内存(Register memory)、常量内存(Constant memory)、纹理内存(Texture memory)六大类。这六类内存都是分布在在RAM存储芯片或者GPU芯片上,他们物理上所在的位置,决定了他们的速度、大小以及...
按照存储功能进行细分,GPU 内存可以分为:局部内存(local memory)、全局内存(global memory)、常量内存(constant memory)、共享内存(shared memory)、寄存器(register)、L1/L2 缓存等。 其中全局内存、局部内存、常量内存都是片下内存,储存在 HBM 上。所以我们说 HBM 的大部分作为全局内存。 全局内存 全局内存(global...
引言:GPU显存的组成与CPU的内存架构类似,但为了满足并行化运算GPU的显存做了特殊设计,与之相关的概念很多如host memory、device memory、L1/L2 cache、register、texture、constant、shared memory、global mem…
在实际应用场景中,系统通常需要将大量小型数据包从 CPU 或全局内存传输到 GPU 内存进行处理。如果 GPU 内存资源不足,数据传输频率和处理速度会受到影响,导致性能瓶颈和延迟。这种情况尤其常见于高分辨率图像处理、3D 建模和复杂的实时渲染任务。 值得注意的是,GPU 内存是独立于系统 RAM 的专用内存空间,专为图形和计算...
本地内存(Local Memory): 每个线程都可以使用自己的本地内存,可以在其中存储临时变量。它具有最小的范围并且专用于每个单独的线程。 共享内存(Shared Memory):同一个Block内的线程可以通过共享内存共享数据。与访问全局内存相比,这允许同一块内的线程更快地通信和访问数据。 全局内存(Global Memory):这是GPU中最大的...
GPU内存架构 GPU有几层不同类型的内存，每层用于达到不同的目的。编辑 GPU内存架构 寄存器：我们将寄存器表开始。GPU中的每个SM都有大量的寄存器。例如，Nvidia A100和H100型号每个SM有65，536个寄存器。这些寄存器在内核之间共享，并根据线程的要求动态分配给它们。在执行期间，分配给线程的寄存器是线程私有的，其它...
本文将帮助你理解GPU内存分配核心概念。 给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题,我们需要将流程分解为基本组件,并从底层理解内存需求。以下实验(可以在Google Colab上运...
当您处理高分辨率内容时，经常会出现“您的GPU已满”通知。尝试通过更新显卡驱动程序或调整显卡设置来解决此问题。您还可以获得一款能够处理您所经历的高分辨率和复杂任务的设备。 与收到“您的 GPU 内存已满”尝试降低时间线分辨率或校正器数量的通知相比，没有什么比这更可怕的了。在大多数情况下，人们会发现自己...
高堆叠内存的 GPU 在制造成本上必然会有显著的提升。首先，研发新的散热技术、信号处理技术和封装工艺都需要投入大量的资金。与此同时，该技术还存在诸多挑战。在一个 GPU 上堆叠 20 个 DRAM 芯片，散热将成为首要面临的巨大挑战。大量芯片在高速运行时会产生可观的热量，如果不能有效地进行散热处理，将导致芯片性能...