cudaFuncSetAttributeMaxDynamicSharedMemorySize 函数用于设置 CUDA 内核函数可使用的最大动态共享内存大小。通过这个函数,开发者可以控制内核函数在执行时能够分配的最大动态共享内存量,从而优化 GPU 的资源使用。 2. 如何使用 要使用 cudaFuncSetAttributeMaxDynamicSharedMemorySize 函数,你需要指定目标内核函数、属性类型以...
每个thread block的最大shared memory大小为64KB(arch-specific) 如果想声明超过48KB的共享内存,必须使用dynamic shared memory 且要设置cudaFuncAttributeMaxDynamicSharedMemorySize 用一个例子展示第二条,对于同一kernel,声明48KB共享内存的kernel编译成功而64KB的编译失败: kernel<<<dim3(512, 1,1), dim3(32, 8...
最近遇到了一个问题,拷贝数据的时候经过shared memory的带宽会快于没有经过shared memory,使用shared memory的具体代码如下, 拷贝的数据大小是4096 * 4096个double数据(128MiB),blocksize是(1024,1,1),gridsize是(4096*4096/1024/2,1,1)。 // blocksize=(1024,1,1), gridsize=(4096*4096/1024/2,1,1)_...
“byte_size” : The size of the shared memory region, in bytes. A failed status request must be indicated by an HTTP error status (typically 400). The HTTP body must contain the$cuda_shared_memory_status_error_responseobject. $cuda_shared_memory_status_error...
CUDA~Shared memory 最近遇到了一个问题,拷贝数据的时候经过shared memory的带宽会快于没有经过shared memory,使用shared memory的具体代码如下, 拷贝的数据大小是4096 * 4096个double数据(128MiB),blocksize是(1024,1,1),gridsize是(4096*4096/1024/2,1,1)。
shm_size: 64G → shm_size: 128G 1. shm_size,共享内存(shared memory) 之后就基本不报错了。。。 1. 错误描述 例行吐槽,第一次遇到这个错误,我是非常无语的。以前是不报错的,和以前相比,不同的地方有 数据变多了,从80例变成了100例 换了个docker镜像,可能pytorch版本和cuda版本上有些问题 ...
共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152)。 共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大提升。
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...
cudaSharedMemBankSizeEightByte 在其启动不同的kernel之间修改bank配置会有一个隐式的device同步。修改shared memory的bank大小不会增加shared memory的利用或者影响kernel的Occupancy,但是对性能是一个主要的影响因素。一个大的bank会产生较高的带宽,但是鉴于不同的access pattern,可能导致更多的bank conflict。
// CUDA内核:矩阵乘法 __global__ void gpu_matrix_mult(int *a, int *b, int *c, int m, int n, int k) { int y = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y; int x = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; __shared__ int sub_a[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; ...