前文提过GPU是Load-Store架构(寄存器-寄存器架构),所以计算单元只能访问SubCore内的寄存器(和constant cache)。如果需要外部数据,必须通过Load指令将数据加载到寄存器中,GPU利用局部性原理在global memory和寄存器之间设置了两层Cache机构:L2 Cache和L1 Cache。其中L2 Cache在A100下为40MB,其数据被所有SM共享。L1 Cache...
GPU物理内存包括寄存器,SRAM,L1Cache, L2 Cache, HBM等。 内存的访问速度和内存的带宽是影响GPU计算的重要因素:RMEM(寄存器) > SMEM(共享存储) > CMEM(常量存储) > TMEM(类常量存储) > LMEM(本地存储) > GMEM(全局存储)> Pcle。 在CUDA编程中,共享内存和L1缓存被视为同一个内存区域。这样做的主要原因是...
1. 高速缓存的种类：GPU内部的高速缓存主要有L1、L2和Shared Memory三种。L1和L2高速缓存负责存储最近使用过的数据，而Shared Memory则是用于处理单元间的共享访问。2.高速缓存的替换策略：当缓存已满时，需要将一些数据替换出去，以腾出空间存放新数据。GPU内部通常采用一种名为"最近最少使用"（LRU）的策略来决定哪...
一级缓存（L1 Cache）：每个SM还具有一个L1缓存，可以缓存L2缓存中经常访问的数据。二级缓存（L2 Cache）：有一个L2 Cache，由所SM共享。它缓存全局内存中经常访问的数据以减少延迟。注意，L1和L2高速缓存对于SM来说都是透明的，即SM无需知道究竟是从L1还是L2获取数据，对于SM来说，它是从全局内存中获取数据。这...
二级缓存(L2 Cache):A100 GPU 具有一个全球二级缓存,所有 SM 共享这个缓存。二级缓存的大小为 40MB,显著大于一级缓存。二级缓存有助于减少跨 SM 数据访问的延迟,并减少对高带宽内存(HBM)的需求。 一级缓存(L1 Cache)位于每个 SM 内部,由于其需要低延迟操作,通常使用 SRAM(静态随机存取存储器)实现。二级缓存(...
Kepler GPU的cache line通常为128bytes(32个float or 16个double)。 数据传输带宽最高250GB/s SMX的L2 cache统一1.5MB,L1 cache / shared memory有64KB 没有CPU中的全局缓存一致性,所以几乎没有两块block更新相同的全局数组元素。 GPU对浮点数的操作速度可达1Tflops。和上面CPU的计算类似,GPU中memory<—>L2Cach...
从L2cache中取数并计算一个浮点加法来测量性能。 这一部分没有再去复现一遍了,直接贴文里的结果,Turing估计性能也差不离。 所有的NV的显卡架构几乎都拥有3级指令缓存,区别是哪三层。在Pascal及以前的架构上,这三级cache分别是L1,L1.5,L2。而L1是与sharedmemory同级别的cache,以perSM的形式存在。在V&T架构中,新增...
全局内存(Global memory),位于片外存储体中。容量大、访问延迟高、传输速度较慢。在2.X计算力之后的GPU上,都会使用二级缓存(L2 cache)做缓冲,达到较快的传输速度,但这并不能减少访问的延迟(Latency)。 所有数据都必须先传入到这里,或者从这里传出。
L2 Cache供所有SM使用 4个HBM2,HBM2即全局内存(Global Memory),也就是平常我们使用nvidia-smi看到的总的显存大小就是这4个HBM2大小总和 有8个内存控制器(Memory Controller),每2个内存控制器负责一个HBM2 线程块调度 前面说过,V100中存在千兆线程引擎GTE(Giga Thread Engine)和84个SM(Streaming Multiprocessor),...
1. 内存架构 系统存储 L1/L2/L3:多级缓存,位置在 CPU 芯片内部; System DRAM:动态 RAM,CPU 芯片外部内存,如内存条 Disk/Buffer:外部存储,如磁盘或者固态硬盘。 GPU设备存储 L1/L2 cache:多级缓存,位置在 GPU 芯片内部; GPU DRA