文章目录4. 我的解决1. 错误描述2. 自我尝试2.1 减小batch_size2.2 换卡改代码3. 调研情况4. 自定义cuda配置 4. 我的解决后续发现其实是某张卡有问题，0~3一共4个GPU，只在使用0号GPU的时候会出问题0号卡似乎是被某个进程锁了，还是怎么样，不用那个卡就没事了 其实不难发现，我报错的位置基本都是从gpu往cpu转换的时候出现的问题。因此考虑是不是cpu内存不太够
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2024-05-21 14:18:47
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最近遇到了一个问题，拷贝数据的时候经过shared memory的带宽会快于没有经过shared memory，使用shared memory的具体代码如下， 拷贝的数osoft
原创
2024-07-25 14:25:22
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4. CUDA C语言编程接口 接上文。4.3 CUDA C Runtime4.3.3 共享内存（Shared Memory） 共享内存是CUDA设备中非常重要的一个存储区域，有效地使用共享内存可以充分利用CUDA设备的潜能，极大提升程序性能。那么，共享内存有哪些特点呢？
CUDA SHARED MEMORY在global Memory部分，数据对齐和连续是很重要的话题，当使用L1的时候，对齐问题可以忽略，但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质，某些情况下，非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。GPU上的memory有两种：· On-board memory· On-chip memoryglobal memory
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2024-03-31 20:19:08
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目录一、CUDA简介二、CUDA的下载和安装三、创建CUDA项目四、CUDA的C代码 一、CUDA简介CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 目前为止，基于 CUDA 的 G
CUDA Shared Memory : transpose
延續上一篇講 thread block，這一篇能然是繼續講 transpose 這個範例程式；不過這一篇，則是將焦點放在 shared memory 的使用，也就是 transpose 這個最佳化過的 kernel 函式。
首先先來看一下 shared memory 的特色。在《nVidia CUDA 簡介》
中，有
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精选
2009-12-05 15:34:45
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参加CUDA On Arm Platform 线上夏令营学习笔记（二）优化思路代码部分讲解部分实验结果比较 优化思路CUDA入门之采用shared memory优化矩阵乘法（一） 中讲解了基础的利用Shared Memory优化矩阵乘法，在其中，申请的Shared Memory的形状为正方形，且大小等同于block的大小。 可以考虑一下，同样为上一篇博客中所举得1616的C = MN的矩阵例子，
cudaGetErrorString与cudaGetLastError组合运用前言在利用集成开发环境(如：visual studio)编写CUDA代码时，编译时是分开编译的，CUDA部分用的是nvcc编译器，这样VS就无法反馈我们CUDA代码的错误，有时候造成了不可避免的内存泄露或者程序出错，自己都不知道，只能一个断点一个断点调试。因此，CUDA也提供了一些函数可以捕捉到error，让我们Debu
原文来自CUDA C programming guideshared memory在片上，因此比local memory与global memory快得多。To achieve high bandwidth, shared memory is divided into equally-sized memory modules, called banks, which can be accessed
CUDA SHARED MEMORYshared memory在之前的博文有些介绍，这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分，数据对齐和连续是很重要的话题，当使用L1的时候，对齐问题可以忽...
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2016-10-13 21:19:00
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http://hi.baidu.com/pengkuny/item/c8070b388d75d481b611db7a以前以为 shared memory 是一个万能的 L1 cache，速度很快，只要数据...
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2016-10-13 21:18:00
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今年3月底，NVIDIA发布了最新的Quadro 10代产品，造就了当前专业图形卡中的生力军。在这一代产品中，NVIDIA都以“8”命名，从最高端的Quadro FX5800到最底端的Quadro FX380，以示与之前7系列之间的升级关系。值得欣喜的是，Quadro 10代显存位宽以128bit为起点，相比上一代产品来说有了一倍的提升。今天我们要介绍的就是Quadro 10代最底端的Quadro
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2024-02-05 11:42:02
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cuda shared memory读写带宽大于global memory（10倍以上），读写延时低（20~30倍），例如cuda parllel reduction的例子就先将数据从global memory搬运至shared memory，然后再做运算，从而提高程序性能. 为了提高读写带宽，cuda将shared memory按照4字节或8字节（默认4字节，可以设置为8字节）被划分到32
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2024-03-24 16:26:19
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1、概念共享内存：共享内存是进程间通信中最简单的方式之一。共享内存允许两个或更多进程访问同一块内存，就如同 malloc() 函数向不同进程返回了指向同一个物理内存区域的指针。当一个进程改变了这块地址中的内容的时候，其它进程都会察觉到这个更改。2、用途. 共享内存允许两个或多个进程共享一给定的存储区，因为数据不需要来回复制，所以是最快的一种进程间通信机制。共享内存可以通过mmap()映射普通文件（
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2024-03-27 16:46:31
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文章目录一、SharedMemory 共享内存简介二、SharedMemory 基本函数1. `int shmget(key_t key, size_t size, int shmflg);`2. `void *shmat(int shmid, const void *shmaddr, int shmflg);`3. `int shmdt(const void *shmaddr);`4. `in
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2024-04-22 21:44:38
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本文参加2022CUDA on Platform线上训练营学习笔记 矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(share Memory)1、核函数的编写2、核函数的启动3、核函数性能计数四、代码参考五、实践心得 欢迎各位大犇提意见一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础 上图中将m * n的矩阵A通过矩
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2024-03-20 10:27:08
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1、在CUDA存储器架构中，数据可以通过8种不同的方式进行存储与访问： 寄存器（register)、局部存储器（local memory）、共享存储器（shared memory）、常量存储器（constant memory）、纹理存储器（texture memory）、全局存储器（global memory）、主机端存储器（host memory）、主机端页锁定内存（pinned memory）
共享内存定义共享内存是进程间通信最简单的方式之一。 共享内存是系统在多进程通信而预留的一块内存区。 共享内存允许两个或更多进程访问同一块内存，就如同 malloc() 函数向不同进程返回了指向同一个物理内存区域的指针。当一个进程改变了这块地址中的内容的时候，其它进程都会察觉到这个更改。当两个程序想相互之间通信时，内存会为这两个程序生成一块公共的内存区域。这块被两个程序共享的内存区域叫做共享内存。因
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2024-03-20 14:39:01
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在Kubernetes（K8S）集群中，当出现"shared memory not initialized"这种错误时，通常是由于共享内存（shared memory）相关的配置问题所致。共享内存是指在多个进程之间共享数据的一种技术，Kubernetes中的应用程序可能会使用共享内存来进行通信。
为了帮助新手解决"shared memory not initialized"错误，首先需要了解如何
原创
2024-05-08 09:47:20
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Linux shared memory is a powerful feature that allows multiple processes to access the same region of memory, enabling efficient communication and data sharing between processes. Shared memory is a ke
原创
2024-04-17 11:48:05
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