CUDA内存访问

最新推荐文章于 2025-02-07 14:54:15 发布
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本文深入探讨了人工智能领域的核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，并阐述了这些技术在实际应用中的作用与价值。同时，文章还提到了云计算、大数据处理等与人工智能紧密相关的领域，为读者提供了一次全面的人工智能技术概览。
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CUDA学习-内存访问
youzjuer的博客
01-28 891
简单理解一下，当上面两种情况发生时，硬件就可以判断（具体是硬件还是编译器的功劳，我也不确定，先归给硬件吧），单个 half warp 内，最多需要 64 bytes 的数据，那么两个 half warp 就可以合并起来，通过一次 memory transaction，拿回 128 bytes 的数据。这时候就符合前面说的合并条件 2，所以线程 0 - 7，以及线程 8 - 15 的访存请求，合并为一次 memory transaction。线程 16 -31 同理。，每个包含 8 个 thread。
【CUDA】内存访问
最新发布
GG_Bruse的博客
02-07 1212
GPU对片外DRAM的访问延迟大，带宽低，导致其成为很多应用的性能瓶颈。因此对DRAM访问的进一步优化可以有效改善程序性能。优化之前，首先看一下GPU对内存的访问模式如上图所示，DRAM内存的读写在物理上是从 片外DRAM -> 片上Cache -> 寄存器。其中，片外DRAM到片上Cache是主要性能瓶颈。DRAM 到 Cache 之间的一次传输(transaction)设计为32、64或者128字节，并且内存地址按照32、64或者128字节的间隔对齐。
GPU（CUDA）学习日记（十三）------ CUDA内存简介
MySniper11的专栏
12-07 1万+
寄存器 寄存器是GPU片上高速缓存， 执行单元可以以极低的延迟访问寄存器。寄存器的基本单元式寄存器文件，每个寄存器文件大小为32bit。局部存储器对于每个线程，局部存储器也是私有的。如果寄存器被消耗完。数据将被存储在局部存储器中。如果每个线程使用了过多的寄存器，或声明了大型结构体或数据，或者编译器无法确定数据的大小，线程的私有数据就有可能被分配到local memory中，一个线程的输入和中间变
报错解决：CUDA Runtime error（an illegal memory access was encountered, cudaErrorIllegalAddress = 700）
博学而笃志，切问而近思。
12-05 7975
报错解决：CUDA Runtime Error（cudaErrorIllegalAddress = 700）
【解决汇总：待更新】CUDA error: an illegal memory access was encountered with channels_last
weixin_43911343的博客
07-29 2205
为方便查看，就直接贴图和网址了。仅供学习使用，如有侵权，请联系我删除。 一、调试方法： 链接 原文： Recently, I encountered “an illegal memory access was encountered” error during CUDA programming. such as: cudaSafeCall(cudaMemcpy(h_res, d_res, gParams.n*sizeof(uint32), cudaMemcpyDeviceToHost)); Because
CUDA中内存访问越界问题
fb_help的专栏
03-18 5434
CUDA中内存访问越界问题 在核函数中对非法的内存访问不一定会报错，那我们加CHECK（error）会帮我们报错吗？经实验发现，有的非法访问很致命，函数不会运行，这种错误，可以CHECK到，但有些非法内存访问不致命，可能是访问到其他设备内存上了，这时CHECK不会报错，但是会出现逻辑上的错误，因为访问的值是错误的。 所以，我们在做内存访问时，一定要自己做好逻辑上的判断，保证内存访问不错位，不错...
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
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啷个哩个啷
07-19 5万+
问题解决
CUDA内存访问模式
A11en3的博客
05-02 1542
大多数设备端数据访问都是从全局内存开始的，并且多数GPU应用程序容易受内存带宽的限制。因此，最大限度的利用全局内存带宽是调控核函数性能的基本。
CUDA 内存访问
洪流之源
04-11 2291
在Host端的内存，逻辑上可分为Pageable Memory(可分页内存)、Page Lock Memory(页锁定内存)，Page Lock Memory又称为Pinned Memory，从字面意思上而言Page Lock Memory是锁定的内存，一旦申请后就专供申请者使用，Pageable Memory则没有锁定特性，申请后可能会被交换。 总结如下： pinned memory具有锁定特性，是稳定不会被交换的； pageable memory没有锁定特性，对于第三方设备（比如GPU），去访问时
CUDA C编程（九）CUDA内存访问模式
AAAA202012的博客
12-23 3547
  大多数设备端数据访问都是从全局内存开始的，并且多数GPU应用程序容易受内存带宽的限制。因此，最大限度地利用全局内存带宽是调控核函数性能的基础。如果不能正确的调控全局内存的使用，其他优化方案很可能也收效甚微。为了在读写数据时达到最佳的性能，内存访问操作必须满足一定的条件。CUDA执行模型的显著特征之一就是指令必须以线程束为单位进行发布和执行。存储操作也是同样。在执行内存指令时，每个线程都提出了一个包含请求地址的单一内存访问请求，它并由一个或多个设备内存传输提供服务。根据线程束中内存地址的分布，内存访问可以
1:RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encounteredCompile with TORCH_USE_CUDA_DSA`
qq_44770238的博客
03-02 7027
报错显示不精确，按照软件推荐方法设置set TORCH_USE_CUDA_DSA=1，设置之后就会报错详细的问题，从而进行修改。
非法的内存访问 RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
weixin_46124467的博客
11-28 6732
跑一些大模型 、 别人的项目、github上的代码 编译正常通过，运行的时候随机报错(某个epoch就因为报错停止了) 然而使用CPU跑却可以 报错 RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be ...
CUDA error: an illegal memory access was encountered
风一样的少年
02-07 568
cuda环境是12.0的,但是torch的cuda是12.1的，导致了报错，我换成了11.8的就可以了。
CUDA C编程10：内存访问模式之全局内存读取
DU_YULIN的博客
04-08 3684
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、内存访问模式之全局内存读取1. 内存访问模式基础知识1.1 对齐和合并访问二、全局内存读取示例1.代码实现2.NVIDIA Visual Profiler运行结果分析总结参考资料 前言 之前在复习现代C++的新特性，没有继续CUDA C编程的学习，今天开始继续之前的学习，这里跟大家分享内存访问模式中全局内存读取的知识。 一、内存访问模式之全局内存读取 1. 内存访问模式基础知识 我们所编写的GPU程序容易受到内存带宽的限制，因此，最大限度利用全局内存
CUDA的global内存访问的问题
jyl1999xxxx的博客
04-02 2004
http://blog.youkuaiyun.com/OpenHero/article/details/3520578 关于CUDA的global内存访问的问题，怎么是访问的冲突，怎样才能更好的访问内存，达到更高的速度。下面先看几张图，这些图都是CUDA编程手册上的图，然后分别对这些图做解释，来理解硬件1.0，1.1 以及现在最新的硬件的访问内存的区别。 我们在这里再深入的讲解一下global内存对齐
CUDNN导致的内存错误
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cudnn导致的内存错误
CUDA进阶：上下文
Shilong的博客
09-19 1811
CUDA进阶知识：上下文
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 解决思路
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09-09 1万+
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered GPU负载
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