在CUDA C/C++中使用共享存储器

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#cuda

本文探讨了CUDA编程中共享内存使用的关键问题——Bank冲突，并提供了深入的理解与解决方案。通过了解Bank冲突的原因及其对性能的影响，读者可以学习如何优化CUDA内核以减少冲突，从而提高并行计算效率。
ROS系统学习9---节点间的内存共享（中级篇）---图像收发
weixinhum
04-18 2785
前篇文章介绍了如何实现最简单的节点间内存共享。但因为篇幅所限，并没有深入介绍怎么将其实用化。本篇我们将用之前专门介绍的循环队列内存共享技术，将一个节点的图像数据直接共享给另外的节点。 为了比较内存共享机制和ROS自带的话题传输机制，本文用：ROS系统学习5---OpenCV的使用这篇文章提供的图像发送和接收节点做对比。结果发现用自带的话题传输机制传一张1080p的图像延时大概在600ms，而用内...
CUDA bank 及bank conflict
weixin_42730667的博客
05-17 6129
bank 是CUDA中一个重要概念，是内存的访问时一种划分方式，在CPU中，访问某个地址的内存时，为了减少读写内次次数，访问地址并不是随机的，而是一次性访问bank内的内存地址，类似于内存对齐一样，一次性获取到该bank内的所有地址内存，以提高内存带宽利用率，一般CPU认为如果一个程序要访问某个内存地址时，其附近的数据也有很大概率会在接下来会被访问到。 在CUDA中 在理解bank之前，需要了解共享内存。 shared memory shared memory为CUDA中内存模型中的一中内存模式，为一
共享内存 Bank冲突
Dezeming的博客
12-08 1744
计算机图形学技术见计算机图形学技术 GPU上的warp其实是软件上来说的，在CUDA架构中，一个warp指的是32个线程的集合，这些线程是“编织在一起”并以一致步调（lockstep）方式执行的。在程序的每一行，warp中的每个线程对不同的数据执行相同的指令。 为了获得较高的内存带宽，共享存储器被划分为多个大小相等的存储器模块，称为bank，可以被同时访问。 如果跨越多个（假设n个）不同的内存bank的对里面的m个地址进行读取和写入的操作，这是可以被同时执行的，这样就大大提高了整体的带宽 ，带宽可..
cuda编程之共享内存的bank冲突
benben044的专栏
08-10 1727
bank冲突说明
共享内存之bank冲突
weixin_34185560的博客
11-19 1634
前面博客中我们说到了共享内存的使用方法以及一些高级特性，并简单说明了一下bank冲突，这里我们将会通过一些简单的例子来详细介绍一下bank冲突。为了获得较高的内存带宽，共享存储器被划分为多个大小相等的存储器模块，称为bank，可以被同时访问。因此任何跨越b个不同的内存bank的对n个地址进行读取和写入的操作可以被同时进行，这样就大大提高了...
在 CUDA C/C++ kernel中使用内存
吴建明wujianming_110117
12-06 586
在 CUDA C/C++ kernel中使用内存 如何在主机和设备之间高效地移动数据。本文将讨论如何有效地从内核中访问设备存储器，特别是 全局内存 。 在 CUDA 设备上有几种内存，每种内存的作用域、生存期和缓存行为都不同。到目前为止，已经使用了驻留在设备 DRAM 中的 全局内存 ，用于主机和设备之间的传输，以及内核的数据输入和输出。这里的名称 global 是指作用域，因为它可以从主机和设备访问和修改。全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用 device de Clara 说明符在全局（变量）范围
CUDA编程入门：C/C++实现GPU并行计算
CUDA编程指南，版本2.0是针对INVIDIA CUDA技术的一份详细教程，它旨在帮助开发者理解并掌握CUDA编程方法，特别是对于使用C/C++语言在图形处理单元（GPU）上进行并行计算。CUDA是一种可伸缩的并行编程模型，专为GPU...
CUDA C++ 编程指南学习
最新发布
qq_62704693的博客
08-15 1993
CUDA C++ 编程指南 (nvidia.com)2. 编程模型2.1. 内核CUDA C++ 扩展了 C++，允许程序员定义 C++ 函数，称为内核，当被调用时，N 个不同的CUDA 线程并行执行 N 次，而不是像常规 C++ 函数那样只执行一次。内核是使用声明说明符定义的，对于给定的内核调用执行该内核的 CUDA 线程数是使用新的执行配置语法指定的（请参阅每个执行内核的线程都被赋予一个唯一的线程 ID，可以通过内置变量在内核内访问该 ID。
利用CUDA全局内存和共享内存实现图像的腐蚀膨胀
12-17
这篇描述提到的“利用CUDA全局内存和共享内存实现图像的腐蚀膨胀”是一个基于GPU并行计算的项目，旨在通过优化内存使用提高图像处理的速度。下面我们将深入探讨相关知识点： 1. **GPU并行计算**：与CPU相比，GPU...
CUDA编程——常用存储器的分类与介绍
shandianfengfan的博客
11-09 2686
CUDA的存储器从物理上可分为两类：板载显存（On-board memory）片上内存（On-chip memory）其中板载显存主要包括全局内存（global memory）、本地内存（...
bank conflict
azheng_wen的博客
08-28 1272
存储体冲突(bank conflict)：当被访问的存储体没有恢复时又出现对该存储体新访问的现象。 简介 　　目前 CUDA 装置中,每个 multiprocessor 有 16KB 的 shared memory。Shared memory 分成 16 个 bank。如果同时每个 thread 是存取不同的 bank,就不会产生任何问题,存取shared memory 的速度和存取寄存器相同。不过,如果同时有两个(或更多个) threads 存取同一个 bank 的数据,就会发生 bank confl
False sharing 内存共享冲突
12-03 558
False sharing From Wikipedia, the free encyclopedia This article does not cite any references or sources. Please helpimprove this article by adding citations to relia
共享内存的一个问题
gao271003105的专栏
07-12 505
C++侧创建的共享内存，在C#侧可以读到，但是不能以 const int FILE_MAP_WRITE = 0x0002;方式MapViewOfFile，GetLastError()返回0x05，拒绝访问，查看MSDN，有这么一句话Prefixing the file mapping object names with "Global\" allows processes to communica...
bank conflicts 理解
qq_27763933的博客
11-21 249
相关链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/410278370（详细介绍了SGEMM 单精度GEMM的高效运算 和 tlr bank conflicts的原理）Bank 硬件资源理解和MC一致，一但数据线性排布方式定了，哪些数据在哪些bank 里也就确定了。模式没有bank conflicts，这种情况下带宽利用率较低，因为只用了一个bank资源;2、如果是多个threads read 同一个bank内的。3、多个threads write 同一个bank 内。
GPU优化之Bank 冲突
cyy2learn的博客
11-12 2893
什么是bank？ shared memory被划分成大小相同的模块，这些模块叫做bank。不同bank可以被同时读写，将shared memory如此划分，将使得shared memory的访存带宽大大增加。 如果shared memory被划分成16个bank，那么它的访存带宽会比不划分bank时快16倍。 shared memory的访存速度是仅次于register，而又比global memory快100多倍。 bank 冲突 同一个Warp中不同线程去访问shared memory中.
GPU 共享内存bank冲突(shared memory bank conflicts)
yu132563的专栏
03-06 7881
GPU 共享内存bank冲突(shared memory bank conflicts) 时间 2016-11-05 21:47:58 FindSpace 原文 http://www.findspace.name/easycoding/1784 主题 共享内存 Introduction本文总结了GPU上共享内存的bank conflicts。主要翻译自Reference和简单解释了课件
【并行计算-CUDA开发】GPU 的硬体架构
weixin_30642869的博客
10-13 213
GPU 的硬体架构 这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资...
CUDA BANK冲突
dataowner的专栏
03-16 3327
为了获得较高的内存带宽，共享存储器被划分为多个大小相等的存储器模块，称为bank，可以被同时访问。因此任何跨越b个不同的内存bank的对n个地址进行读取和写入的操作可以被同时进行，这样就大大提高了整体带宽 ——可达到单独一个bank带宽的b倍。但是很多情况下，我们无法充分发挥bank的功能，以致于shared memory的带宽非常的小，这可能是因为我们遇到了bank冲突。 bank冲突 当一个warp中的不同线程访问一个bank中的不同的字地址时，就会发生bank冲突。 如果没有bank冲突的话，共享
CUDA~静态/动态共享内存与Bank Conflict
whaosoft143ai的博客
10-25 752
在之前的案例中, 我们把M, N两个矩阵通过cudaMalloc()开辟然后cudaMemcpy()把数据从Host搬到Device上, 这里其实用的是Global Memory, 从图上可以看到的是Global Memory其实很慢, 因为在图中离Threads越近, 他会有一个更高的带宽, 所以在CUDA编程中我们需要更多的去使用L1 Cache和Share Memory。第二次是等待全部计算完成。, 拿的是列, 这里可以想象成是为了拿到每一列, 也就是在x++的情况下拿到每一列的元素, 用tx和y。
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