共享内存共享内存（Shared Memory），指两个或多个进程共享一个给定的存储区。特点共享内存是最快的一种 IPC，因为进程是直接对内存进行存取。 因为多个进程可以同时操作，所以需要进行同步。 信号量+共享内存通常结合在一起使用，信号量用来同步对共享内存的访问。原理步骤：1、创建共享内存 2、进程A连接共享内存，写入数据 3、进程A断开连接 4、进程B连接共享内存，读取数据 5、进程B断开连接
经常看到有些刚开始进行CAD入门学习的小伙伴问CAD图纸文件太大怎么办？高版本CAD图纸怎么转换为低版本？等等诸如此类的问题，如果你也被这些CAD入门学习问题所困扰，那这些CAD资深玩家总结的CAD技巧，一定不能错过！1、如何给CAD图纸文件「瘦身」？你是否遇到过，打开一个感觉并不大的CAD图纸文件，却使得软件运行缓慢？那么，你需要给图纸文件「瘦身」了。在浩辰CAD中，使用快捷键「PU」来执行PU
问题提出 在做前端页面的时候，经常会遇到几个问题 1、布局问题，左右两列布局，左侧固定宽度，右侧自适应；左中右三列布局，左右固定宽度，中间自适应； 2、一个div，上下左右居中； 在前端工作中，这两个问题可以说是层出不穷。在布局上有经典的双飞翼布局、圣杯布局等。这些布局就是利用float、pos
CUDA优化The method of CUDA to improve performance:1.block size to increase occupancy 2.对其和合并 increase the 内存事物使用率. 3.减少分支化 4.展开 unrolling（一般是最有效的方法） 5.尽量使用共享内存，但要避免共享内存的冲突（正确使用共享内存）可扩展性可扩展性也是很重要的，即增
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2024-03-23 17:43:58
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一.共享内存1.1共享内存特点共享内存是在多个进程之间共享和访问相同的内存区域的一种机制。以下是共享内存的几个特点：快速：共享内存是一种高效的进程间通信方式，因为它直接在进程之间共享内存区域，不需要复制数据，避免了数据的拷贝开销，提高了访问数据的速度。高容量：共享内存可以承载大量的数据，适用于需要共享大量数据的场景。实时性：由于共享内存是直接在进程之间共享数据，进程可以实时地读取和修改共享内存中的
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2024-07-04 11:04:04
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一、共享内存的结构1)什么是共享内存？共享内存是GPU的一种稀缺资源，它位于芯片上，所以共享内存空间要比本地和全局内存空间快得多。对于warp里的所有线程，只要线程之间没有任何存储体冲突(bank conflict)，访问共享内存就与访问寄存器一样快。2)什么是存储体（bank）？共享内存被划分为同样大小的、可以同时访问的内存块，名为存储体。在计算能力为1.x的设备上，存储体数为16，在2.0及以
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2023-10-17 23:49:50
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1 共享内存（一个block 48KB=49152B ）2 常量内存2.1 声明方式2.2 传递参数2.3 特点==注意事项==3 纹理内存3.1 一维纹理内存3.1.1 声明方式3.1.2 变量绑定3.1.3 清除绑定3.2 二维纹理内存3.2.1 关键步骤3.2.2 声明方式3.2.3 访问纹理3.2.4 完整代码 这篇写的很好1 共享内存（一个block 48KB=49152B ）常用于向
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2024-04-17 10:08:08
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写作本文的起因，是我作为一个新手，在看单机多GPU的tensorflow代码时，看到了一段很费解的代码，完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别，看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程（笔记来的，散了吧）：......
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.
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2024-06-18 07:39:29
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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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title: 【CUDA 基础】5.2 共享内存的数据布局 categories: - CUDA - Freshman tags: - 行主序 - 列主序 toc: true date: 2018-06-02 21:01:03Abstract: 本文主要研究几个关于共享内存的例子，以此来了解共享内存的性质，为我们的核函数加速Keywords: 行主序，列主序，填充与无填充，从线程索引体映射数据元素
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2024-08-06 13:06:17
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我知道，我对与电子有关的所有事情都很着迷，但不论从哪个角度看，今天的现场可编程门阵列(FPGA)，都显得“鹤立鸡群”，真是非常棒的器件。如果在这个智能时代，在这个领域，想拥有一技之长的你还没有关注FPGA，那么世界将抛弃你，时代将抛弃你。用AI防鲨鱼、用AI学写中国书法、用AI预测人类死亡时间、用AI审判罪犯……在人工智能方兴未艾的今天，越来越廉价和普及的AI领域真的是什么都不值钱，除了想象力。那
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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作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
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2024-08-06 13:36:09
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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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title: 深度学习环境配置（pytorch) date: 2023-04-22 11:26:28 目录深度学习显卡与CUDA安装Anaconda创建虚拟环境GPU与CUDA准备工作安装pytorch验证pytorch是否安装成功安装PyCharm并进行配置给下载的项目设置合适的虚拟环境 深度学习显卡与CUDACPU(Central Processing Unit) vs GPU(Graohic
相信很多人知道 shared_buffers 这个参数，它设置共享缓存的大小，本篇简单讲一下它是怎样分配的。1、参数设置（src/backend/utils/misc/guc.c）/*
* We sometimes multiply the number of shared buffers by two without
* checking for overflow, so we must
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2024-03-06 10:50:46
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一 在存储器方面的优化 1.主机的内存分配 为了防止程序中分配的内存为分页内存，有被置换出内存条的可能，可以调用
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2024-04-01 09:28:25
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1、查看服务器GPU内存使用情况命令行：watch -n 1 nvidia-smi 图片显示的情况，页面每隔1秒会刷新页面。2、Tensorflow使用多个GPU时的分配方法方法一：在命令行中输入CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py方法二：在代码中加入import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "
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2023-09-18 15:41:21
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通过CUDA 6，英伟达推出了 CUDA 平台历史上最引人注目的编程模型改进之一——统一内存。在当今典型的PC或集群节点中，CPU和GPU的内存在物理上是不同的，并由PCI-Express总线分隔开。在 CUDA 6 之前，这正是程序员看待事物的方式。CPU 和 GPU 之间共享的数据必须分配在两个内存中，并由程序显式地在它们之间复制。这给 CUDA 程序增加了很多复杂性。统一内存创建一个托管内存
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2024-05-13 20:53:27
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要写出高效率的CUDA代码，还必须对GPU的硬件系统有整体的了解，不能只停留在软件层面。所以这一篇，我们来介绍一下GPU的硬件结构相关知识，再把软件逻辑层面和硬件底层结构结合起来，深入了解一下GPU。GPU硬件结构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含N个计算核，现在我们的常用GPU中这个数量一般为128或192。一个GPU设备中包含一个或多个SM，这是处理器具有可扩展性的关键因素。如果向设备
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2024-10-18 09:53:24
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