内存模型使用案例共享内存在核函数中使用如下修饰符的内存，称为共享内存：__share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。因为共享内存是块内线程可见的，所以就有竞争问题的存
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2024-06-24 06:03:31
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title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
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- CUDA共享内存分配
- CUDA共享内存访问
- CUDA共享内存配置
- CUDA共享内存同步
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date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
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2024-03-29 22:22:24
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在GPU并行编程中，一般情况下，各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态，在各个并行副本之间进行通信和协作，这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制。 共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量，将使这个变量驻留在共享内存中，该变量具有以下特征： 位于线程块的共享存储器空间中与线程块具有相同的生命周期
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2024-06-04 22:39:28
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一、前言 本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量（核函数中用__shared__声明），在GPU上启动的每个线程块，编译器都创建该变量的副本，若启动N个线程块，则有N个该变量副本，为每个线程块私有；同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后，才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图 &
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2024-04-26 14:51:10
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9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
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2024-05-26 20:16:26
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多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
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2024-03-27 06:41:51
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CUDA 存储单元的适用条件CUDA 设备使用多个内存空间，这些空间具有不同的特征，反映了它们在 CUDA 应用程序中的不同用途。 这些内存空间包括global, local, shared, constant, texture, 和 registers，下图所示。就速度而言，如果所有不同类型的设备内存都在比赛中，比赛结果如下：Register fileShared MemoryConstant
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2024-06-27 19:58:28
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## Pytorch CUDA 如何使用共享GPU内存
在深度学习领域，Pytorch是一个非常流行的深度学习框架，而CUDA则是用于并行计算的GPU加速计算框架。在某些情况下，我们可能需要在Pytorch中共享GPU内存，以实现更高效的计算。本文将介绍如何使用Pytorch共享GPU内存，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有两个Pytorch模型，希望它们可以共享同一块GP
原创
2024-06-14 03:28:51
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Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成，可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。谷歌中文说明：https://colab.research.google.com/notebook准备工作： 这个软件的使用需要注册一个google的邮箱/账号，并且能用google
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2024-05-11 13:54:45
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1 全局内存 GPU的全局内存之所以是全局的，主要是因为GPU与CPU都可以对它进行写操作。任何设备都可以通过PCI-E总线对其进行访问。GPU之间不通过CPU，直接将数据从一块GPU卡上的数据传输到另一个GPU卡上。 CPU主机端处理器可以通过以下三种方式对GPU上的内存进行访问：【1】显式地阻塞传输【2】显式地非阻塞传输 【
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2023-09-11 16:03:50
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SM(streaming multiprocessor) Mapped pinned memory 页锁定内存，分配在主机内存但是映射到GPU，所以可以直接从GPU上访问。 缓存侦测cache snoops：当特定数据由多个缓存共享，并且处理器修改共享数据的值时，更
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2024-04-15 18:17:30
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说明大数据和实时性高的数据通信的最佳选择。下面我就介绍下内存共享常用的函数，以及使用注意事项。
函数说明
1.获取共享内存唯一标识（创建或寻找目标内存块）int shmget(key_t key, size_t size, int shmflg); 示例 ：shmid = shmget(IPC_PRIVATE, 4096, IPC_
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2024-07-04 10:17:06
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Google Colab简介Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。目录1. Google云端硬盘（Google drive）2
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2023-11-13 21:50:28
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其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储
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2024-07-31 23:23:27
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文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前的文章，也只能说讲了一下简单应用，其实离实际应用还有很大距离，这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU中的存储结构，L1 、 L2为缓存区域，全局内存访问很慢，但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右，但是是块内可访问，不同块之间的共享内存不同。 本地内存访问也很快，但是只有64kb
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2024-06-19 09:49:14
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某些部分翻译自《CUDA by Example》块（Block）内的并行线程将能够执行并行块无法完成的任务。硬件将一次发射的数据块数限制在65535块。类似地，硬件限制了每个块的线程数，我们可以用这些线程来启动内核。具体地说，这个数字不能超过设备属性结构的maxThreadsPerBlock字段指定的值。对于许多当前可用的图形处理器，这个限制是每个块512个线程，那么我们如何使用基于线程的方法来添
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2024-03-20 20:33:29
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Dynamic Global Memory Allocation and Operations动态全局内存分配和操作仅受计算能力 2.x 及更高版本的设备支持。__host__ __device__ void* malloc(size_t size);
__device__ void *__nv_aligned_device_malloc(size_t size, size_t align);
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2024-09-17 16:22:01
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方 形 共 享 内 存 使用共享内存可以直接缓存具有方形维度的全局数据。方形矩形的简单维度可以很容易从二维线程索引中计算出一维内存偏移。下图显示了一个共享内存块，它在每个维度有32个元素，且按行主序进行存储。上部的图显示了一维数据布局的实际排序，下部的图显示了带有4字节数据元素和存储体映射的二维共享内存逻辑视图。 使用下面的语句静态声明一个二维共享内存变量：__shared__ int til
共享单车、共享充电宝、共享雨伞，世间的共享有千万种，而我独爱共享内存。早期的共享内存，着重于强调把同一片内存，map到多个进程的虚拟地址空间（在相应进程找到一个VMA区域），以便于CPU可以在各个进程访问到这片内存。现阶段广泛应用于多媒体、Graphics领域的共享内存方式，某种意义上不再强调映射到进程虚拟地址空间的概念（那无非是为了让CPU访问），而更强调以某种“句柄”的形式，让大家知道某
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2024-08-26 18:57:44
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首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
