NVidia GPU的计算单元和存储层级 GPU中的Cache和Shared Memory机构 数据Load指令 广播语义的常量Cache 寄存器reuse和Prefetch 总结 参考 前文介绍了NVidia GPU指令集架构中的寄存器部分,对于一个GPU程序而言,这些寄存器数据最初来自于外部存储结构,如何将数据从外部存储结构搬运到寄存器,以及在搬运过程中经过哪些Cache对程序...
GPU 内存:GPU的内部存储分为片上存储和片下存储(相对于 SM);具体可细分为: 局部内存(local memory)、全局内存(global memory)、常量内存(constant memory)、图像/纹理(texture memory)、共享内存(shared memory)、寄存器(register)、L1/L2缓存、常量内存/纹理缓存(constant/texture cache) 计算单元(SM): 每一个SM...
1 shared_load_transactions_per_request Shared Memory Load Transactions Per Request 16.000000 16.000000 16.000000 1 shared_store_transactions_per_request Shared Memory Store Transactions Per Request 16.000000 16.000000 16.000000 Kernel: setRowReadRow(int*) 1 shared_load_transactions_per_request Shared Memory...
前面提到128KB L1共享缓存,即从Turing架构开始的统一缓存架构,取决于驱动程序或者开发者对L1缓存和SharedMemory的定义,SharedMemory目的是为了让一个Thread Block 内的CUDA Thread可以共享数据,由前面提到的Warp调度器调配。当SharedMemory被设置成0KB的时候,所有空间归L1缓存所有,也就是128KB。由于L1共享缓存与SM为1:1...
Tesla P4的GPU算力为6.1,核心代号为GP104,同GTX1080一样。具有4个GPC,20个SM单元,每个GPC有5个SM,每个SM有128个CUDA核心,共计2560个CUDA核心,提供5.5TFLOPS的单精度计算性能,,256KB寄存器,96KB的Shared Memory,总共48KB的L1缓存和8个纹理单元。GPU的整体架构图如下图所示: ...
Tesla家族第一款Maxwell架构计算卡! Maxwell架构除了双精度是弱外,其他各方面都十分优秀,比如加入了寄存器的缓冲,用来消除寄存器的bank conflict,再比如加入远程原子操作,即shared memory能自行计算,不占用SP,同时还提高了原子操作的性能。 英伟达号称Tesla M40 GPU 加速器是全球快的深度学习训练加速器,专为显著缩短训练时...
Tesla家族第一款Maxwell架构计算卡! Maxwell架构除了双精度是弱外,其他各方面都十分优秀,比如加入了寄存器的缓冲,用来消除寄存器的bank conflict,再比如加入远程原子操作,即shared memory能自行计算,不占用SP,同时还提高了原子操作的性能。 英伟达号称Tesla M40 GPU 加速器是全球快的深度学习训练加速器,专为显著缩短训练时...
NVIDIA 的整个 CUDA 生态还相当稚嫩，许多人甚至连 G80 对 CUDA 影响最深远的shared memory这回事都不...
融合了一级缓存与共享缓存,每SM单元中缓存总容量为128KB,可以按需灵活分配给一级缓存与共享缓存(Shared Memory),可以是64KB+32KB的组合,也可以是32KB+64KB的组合。 此次NVIDID一共发布了3款GA10X核心的显卡型号。 RTX 3090:拥有7组GPC,82组SM单元共计10496个流处理器、112个ROPs、328个纹理单元、328个第三代...
1、GA10X的共享内存，每个SM最大可以分配100KB的shared memory，也就是SM中每个线程平均不到1KB，对应...