cuda tips

已于 2025-01-15 16:44:09 修改
阅读量118 收藏
点赞数 3
文章标签： 开发语言
于 2025-01-13 18:15:42 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43346673/article/details/145121153
版权

1.block大小限制

CUDA中对能够定义的网格大小和线程块大小做了限制。对任何从开普勒到图灵架构
的GPU来说，网格大小在x、y和z这3个方向的最大允许值分别为2^31-1、65535和65535；
线程块大小在x、y和z这3个方向的最大允许值分别为1024、1024和64。另外还要求线
程块总的大小，即blockDim.x、blockDim.y和blockDim.z的乘积不能大于1024。也就
是说，不管如何定义，一个线程块最多只能有1024个线程。这些限制是必须牢记的。

2 减少数据传输CPU-GPU

GPU计算核心和设备内存之间数据传输的峰值理论带宽要远高于GPU和CPU之间数据传输的带宽。大概相差几十倍。
要获得可观的GPU加速，就必须尽量缩减数据传输所花时间的比例。有时候，即使有些计算在GPU中的速度并不高，也要尽量在GPU中实现，避免过多的数据经由PCIe传递。
这是CUDA编程中较重要的原则之一

3 计算时间

可以通过 事件 计时 或 nvprof 统计时间。
一般，单精度float版本的核函数都比双精度double版本核函数快。
一个CUDA程序能够获得高性能的必要（但不充分）条件有如下几点：
• 数据传输比例较小。
• 核函数的算术强度较高。一个计算问题的算术强度指的是其中算术操作的工作量与必要的内存操作的工作量之比。
• 核函数中定义的线程数目较多。

4 检查内存错误

用cuda-memcheck 检查内存错误。

5 cuda内存分级

表6.1: CUDA中设备内存的分类与特征

内存类型 				物理位置			 	访问权限 			可见范围 					生命周期
全局内存 				在芯片外 			可读可写 		所有线程和主机端 		由主机分配与释放
常量内存 				在芯片外 			仅可读 			所有线程和主机端 		由主机分配与释放
纹理和表面内存 			在芯片外 			一般仅可读 		所有线程和主机端 		由主机分配与释放
共享内存 				在芯片内 			可读可写 			单个线程块 					所在线程块
寄存器内存 				在芯片内 			可读可写 			单个线程						所在线程
局部内存				 	在芯片外 			可读可写 			单个线程						所在线程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6 线程分配

线程束的大小是32，所以一个线程块的大小最好是32的整数倍

CUDA中Block大小的选择
学以致用 知行合一
02-20 1742
这里介绍两种比较官方的做法，这两种做法的原理是一致的，都是基于SM占用率最大化的原则。1、API函数--cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize。注意：对于二维数据，根据计算出的blocksize，自己调整为二维格式，例如blocksize=1024，则二维dim3 blocksize(32,32);它可以计算出在SM占用率最大时blocksize的大小，可以根据此值配置Block。这样就可以不去关心各种硬件资源的限制，那确实是一件很麻烦的事情。2、占用率计算器的方法。
CUDAの大模型相关1
whaosoft143ai的博客
08-12 912
比如Block Tile + K Tile的实现，block内一共32x32个Threads，需要加载到smem的数据也是32x32，那么，最简单的做法，只需要每个线程加载一个互不重复数据即可。需要注意的是，warp函数处理的是寄存器上的数据，也就是说，此时，没必要先加载数据到smem，再进行reduce，直接加载到寄存器即可（以前犯过这个小错误...）。题内话，大模型相关的岗位，手撕CUDA的概率非常大，leetcode反而写的少，就前段时间个人的经验，基本是4:1的比例，还是建议好好复习下CUDA。
为CUDA中核函数选择合适的grid大小和block大小
weixin_45625419的博客
12-04 1048
一个block上的所有线程都在同一个SM上执行。所以block的大小应该大于SM最大线程数量/SM最大block数量。因为如果小于这个数，单个SM上的线程数量将会小于SM上允许线程数量的最大值，造成浪费。因此，通常我们可以将grid_size设置为足够数量的整数波，以达到更理想的效果。GPU 可以一次性调度块数量 ：SM 数量乘以每个 SM 的最大块数。GPU的特点是高吞吐高延迟，就像客车一样，运一个人和一车人消耗是一样的。考虑到块调度的原子性，block_size应为SM最大线程数的近似值。
Cuda的Kernal函数中Block和thread的数量上限测试
04-30 2854
#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #define N 512 #define K 64 __global__ void printf_base() { printf("Hello \n"); } void printf_bas...
CUDA学习之核函数的并行机制（一）
deep_love1314的博客
05-23 3580
一、背景 首先我一直有一个疑问？核函数中线程是如何执行的，他的并行性的执行机制是什么？ 同一个warp是并行的，不同warp间是串行的吗 因此我们开始学习一下： 二、CUDA与GPU名词解析 首先我们要明确：SP（streaming Processor，流处理器），SM（streaming multiprocessor，流多处理器）是硬件（GPU hardware）概念。 而thread，block，grid，warp是软件上的（CUDA）概念。 2.1 （1）SP SP是最基本的处...
cuda-optimization-tips-tricks-and-techniques.pdf
11-18
《CUDA优化技巧与技术》是NVIDIA CUDA编程者的一份宝贵资源，由Stephen Jones在GTC 2017大会上提出。这份指南的核心理念是“不要过度努力”，意在提醒开发者，追求性能提升时要避免投入过多而回报有限。CUDA性能优化...
cuda_by_example
04-28
- Tips for maintaining code readability and maintainability are also included. #### Conclusion "CUDA by Example" is an essential resource for anyone looking to dive into GPU programming using CUDA....
cuDF - 支持CUDA的DataFrame库-python
06-18
cuDF 提供了数据工程师和数据科学家熟悉的类似 Pandas 的 API，因此他们可以使用它轻松加速他们的工作流程，而无需深入了解 CUDA 编程的细节。 例如，以下代码片段下载一个 CSV，然后使用 GPU 将其解析为行和列并...
CUDA10.1安装 +VS2015开发环境搭建
码灵薯的博客
09-21 9978
基本信息 operator system： win10 系统中已经安装了CUDA8，可以同时安装两个版本。再安装CUDA10和仅安装CUDA10一样。再使用的时候选择CUDA10即可。 官网下载软件 官网下载地址 tips：最好选择离线安装版本，安装时间较长，避免网速的干扰。 安装软件 一般选择精简安装即可。默认选择是覆盖原有的显卡驱动。如果选择不覆盖原有的显卡驱动，就必须得确保原有的显卡驱动...
CUDA中如何选择Block的尺寸
04-11
CUDA中如何选择Block的尺寸 需要考虑的因素 如何分配效率最高
在进行CUDA编程的时候，Block线程块的大小和Grid网格大小，应该怎么设计，有没有现成的工程经验？
Kp0fS的草稿纸
09-24 1089
在进行CUDA编程的时候，Block线程块的大小和Grid网格大小，应该怎么
CUDA软件架构—网格（Grid）、线程块（Block）和线程（Thread）的组织关系以及线程索引的计算公式
热门推荐
牧野的博客
02-04 5万+
网格（Grid）、线程块（Block）和线程（Thread）的组织关系 CUDA的软件架构由网格（Grid）、线程块（Block）和线程（Thread）组成，相当于把GPU上的计算单元分为若干（2~3）个网格，每个网格内包含若干（65535）个线程块，每个线程块包含若干（512）个线程，三者的关系如下图： Thread，block，grid是CUDA编程上的概念，为了方便程序员软件
【CUDA】线程配置
GG_Bruse的博客
11-08 1107
假设要启动一些线程块且每个线程块中均包含 256 个线程（32 的倍数），并需运行 1000 个并行任务（此处使用极小的数量以便于说明），则任何数量的线程块均无法在网格中精确生成 1000 个总线程，因为没有任何整数值在乘以 32 后可以恰好等于1000。以下是编写执行配置的惯用方法示例，适用于 N 和线程块中的线程数已知，但无法保证网格中的线程数和 N 之间完全匹配的情况。GPU 函数称为核函数，核函数通过执行配置启动，执行配置定义了网格中的块数以及每个块中的线程数，网格中的每个块均包含相同数量的线程。
CUDA核函数，如何设置grid和block即不超过大小又能够遍历整个volume
fanre的专栏
11-21 2123
定义，其三个分量分别表示在 x、y、z 方向上的 Grid 数量。Grid 的大小不应该超过 GPU 的最大 Grid 大小。3、如果最大的 Grid 和 Block 依然不能覆盖整个体积，你可以通过多次调用核函数，每次处理部分数据，以覆盖整个体积。在这种情况下，你可以将体积分成块。定义，其三个分量表示在 x、y、z 方向上的线程数量。Block 的大小不能超过 GPU 支持的最大线程块大小。确保 Grid 和 Block 的大小设置能够覆盖整个体积。此问题答案来自于openAI。Block 的大小由。
如何确定cuda程序的block数量和线程数量
我的笔记
02-10 1万+
第一步获取GPU硬件有多少block，有多少线程，代码如下 int getThreadNum() { cudaDeviceProp prop; int count; HANDLE_ERROR(cudaGetDeviceCount(&count)); printf("gpu num %d\n", count); HANDLE_ERROR(cudaGetDeviceProperties(&prop, 0)); printf("max thre
CUDA进阶第七篇-如何获得核函数最佳线程块配置
大光叔叔的专栏
05-03 4327
最近在和几个小伙伴们一起翻译《cuda-c-programming-guide》，我选了chapter 5，收获良多。翻译到5.2.3.1 Occupancy Calculator的时候，正好跟现在手里的任务有些重合，就做了些实验，分享给大家。有说的不对的地方欢迎拍砖。 这一小节的内容很简单，如何获得核函数最佳线程块大小配置，可以用几个API，根据kernel内寄存器和共享内存的使用量，计算出b...
CUDA计算的分块
云中寻雾的博客
07-19 1619
gpu的架构分为streaming multiprocessors 每个streaming multiprocessors（SM）又能分步骤执行很多threads，单个SM内部能同时执行的threads叫做warp。一个warp能同时操作16个单精度浮点数/8个双精度（tesla），或者32个单精度浮点数/16个双精度浮点数（feimi）。 单个SM内部有local memory和16kb大小...
pycuda cuda117
最新发布
02-10
### PyCUDA Compatibility and Installation Guide for CUDA 11.7 For ensuring compatibility between PyCUDA and CUDA 11.7, several factors need consideration including the Python version, operating system specifics, and existing NVIDIA drivers. #### Verifying System Compatibility Before installing any components, verify that the current setup supports CUDA 11.7 by checking the installed NVIDIA driver through `nvidia-smi` command[^1]. The output should indicate whether the hardware can support this particular CUDA version without issues related to driver mismatch which could lead to computational errors or crashes[^4]. #### Installing Required Components To proceed with using CUDA 11.7 alongside PyCUDA: - **Install CUDA Toolkit**: Download and install CUDA 11.7 from the official [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive). Follow the instructions provided on the site carefully. - **Set Up Environment Variables**: After installation, ensure environment variables such as PATH and LD_LIBRARY_PATH (on Linux systems) point correctly towards the newly installed CUDA directories so applications like PyCUDA recognize them properly during runtime. ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` - **Verify Installation**: Use commands like `nvcc --version` to confirm successful installation of CUDA toolkit at desired version level. #### Installing PyCUDA Once the appropriate CUDA environment is set up: - Install PyCUDA via pip after confirming its availability for CUDA 11.7: ```python pip install pycuda==2023.1 ``` Note: Always check the latest documentation regarding supported versions since software libraries frequently update their dependencies over time. #### Testing Setup After completing these steps, test the configuration thoroughly before moving forward into more complex projects involving GPU computations. Running simple tests included within PyCUDA examples helps validate proper functioning under chosen configurations. --related questions-- 1. What are common troubleshooting tips when encountering problems while setting up CUDA? 2. How does one determine the correct cuDNN version needed based on an already installed CUDA version? 3. Can TensorRT be used effectively with different combinations of CUDA and cuDNN beyond officially tested setups? 4. Are there alternative methods besides using pip to install specialized builds of PyCUDA tailored specifically toward certain CUDA releases?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值