共享内存：是所有进程间通信最快的一种，因为共享内存直接通过虚拟地址映射访问物理内存，而其他方式因为都是内核中的缓冲区，因此通信时都会涉及用户态与内核态之间的两次数据拷贝。因此通信速度最快。为什么最快？（从各个进程间通信方式的原理说起）少了两次数据内存拷贝 内核-》用户-》内核共享内存的原理通过将同一块内存映射到自己的虚拟地址空间，实现对相同的一块物理内存进行操作，通过这种方式实现多个进程间的数
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 &
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
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
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
CUDA加速计算矩阵乘法&进阶玩法~共享内存一、基础版矩阵乘法二、为什么可以利用共享内存加速矩阵乘法1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存三、改进版矩阵乘法（利用共享内存） 一、基础版矩阵乘法计算下图矩阵P中的一个元素，需要读取矩阵M中对应行的每个元素，矩阵N中对应列的每个元素。单个线程，对读取获得的MN中对应行列数据，进行乘积和操作，从而获得矩阵P中这个元素的结果（简单的矩阵乘法
1 共享内存1.1 修改共享内存MEMORY_POOL 决定了以 M 为单位的公共内存池的大小SQL> call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
[-839]:Try to alter static ini
文章目录原文链接1.背景2.问题发现3.结论4.补充说明 原文链接1.背景记录一个在工作中偶然发现的情况。接触过深度学习的朋友的都知道，在使用GPU（显卡）训练模型时，影响模型训练的关键因素有两个：算力和显存。其中，算力影响模型训练的速度，显存决定了每个batch喂给GPU训练的数据量的上限。因为工作内容的原因，经常需要将高分辨率的图像数据作为数据集，对模型进行训练。为了提高模型对高分辨率图像特
首先回顾一下Nvidia GPU的硬件结构：上图是Volta GV100的GPU结构全图，这我们只关注存储设备，可以看到所有的SM共享L2 Cache和全局存储器(通常说的显存)，另外还有一个常数存储器也是所有SM共享的。 再看单个的SM的硬件结构：很明显，每个SM共享L1 Data和共享内存。另外每个CUDA Core拥有自己的寄存器(Register File)。 访问速度
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
CPU 是Host, GPU 是Device, 系统内存分配策略如下: 这段话的翻译如下：集成的GPU会和CPU以及其他Tegra引擎共享DRAM（动态随机存储器），并且CPU可以通过将DRAM的内容移动到交换区域（SWAP area）或者相反来控制DRAM的内容和释放DRAM内存。而目前的cudaMemGetInfo API并不考虑交换内存区域，因此该API返回的可用内存大小可能会比实
1. 前言主要理解pinned memory、global memory、shared memory即可2. 主机内存主机内存很多名字: CPU内存，pinned内存，host memory，这些都是储存在内存条上的Pageable Memory(可分页内存) + Page lock Memory(页锁定内存) 共同组成内存你可以理解为Page lock memory是vip房间，锁定给你一个人用
本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为：AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代
最近笔者在做GPU显存资源分配的研究，发现在tf中gpu一些实用的方法和接口，共享出来，供大家参考学习，如有问题，欢迎留言讨论。1.运行程序时，控制台设置GPU运行参数，占用显存全部资源$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python predict.py # 只使用gpu：0设备运行predict.py程序。 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python pred
共享内存是操作系统在内存中开辟一块空间，通过页表与共享区建立映射关系，使两个进程看到同一份资源，实现进程间通信。1、创建共享内存 参数：第一个参数为key，一般使用ftok()函数生成，key值不能冲突，标识共享内存的唯一性(会向上取整至4KB的整数倍)
一、小模块API参数inplace设置为True（省一点点）比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，进而可以节省一点点内存。二、Apex半精度计算（省一半左右）安装方式git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python3 setup.
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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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
一、概述 共享内存实际上是可受用户控制的一级缓存。每个SM 中的一级缓存与共享内存一个64KB 的内存段。在开普勒架构的设备中，根据应用程序的需要，每个线程可以配置为16KB 的一级缓存或共享内存。而在费米架构的设备中，可以根据喜好选择16KB 或 48 KB 的一级缓存或共享内存。早期的费米架构的硬件（计算能力为1.x）中只
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2023-09-20 15:55:29
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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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