Shared Memory在上一篇文章中，我讨论了如何将一组线程访问的全局内存合并到一个事务中，以及对齐和跨步如何影响不同代CUDA硬件的合并。对于最新版本的CUDA硬件，未对齐的数据访问不是一个大问题。然而，无论使用哪种CUDA硬件，跨越全局内存都是有问题的，而且在许多情况下似乎是不可避免的，比如在沿着第二个维度和更高维度访问多维数组中的元素时。但是，如果我们使用共享内存，在这种情况下可以合并内
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2024-08-12 23:23:46
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CUDA优化实例（三）共享内存前言经过前面的实验发现，共享内存是优化CUDA程序的核心方法。共享内存可以通过对全局内存数据进行合并访问，让kernel内交错的内存需求去访问共享内存。如：矩阵转置问题，将二维内存的行写入二维内存的列。对列的写入就是一个内存交错访问的例子。可以用合并的方式将块要操作的数据写入共享内存，让复杂的内存交错访问访问共享内存，然后将结果以合并的方式写入全局内存。 在使用共享
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2024-03-24 20:26:12
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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
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2024-05-12 17:15:34
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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)
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2024-07-03 18:10:11
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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
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2024-01-08 18:06:55
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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
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2024-05-27 14:29:52
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为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device上申请内存空间，然后把host上的数据传入device内存。cudaMalloc（）申请的内存
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2023-11-14 09:57:13
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改进共享服务器的性能· 共享服务器环境下的性能调整方向是，在现有的资源配置下支持更多的用户，而不是一定要如何提高系统的吞吐量或响应时间；· 性能问题表现在以下三个方面：相关的SGA组件配置不充分，共享服务器进程太少，调度进程太少；· 相关的SGA组件配置?nbsp; 共享服务器配置下，用户的会话与游标信息是
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2024-03-19 21:56:26
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在使用 Windows 系统的 NVIDIA GPU 上运行 Ollama 时，用户可能会遇到一些技术问题。本文将详细记录解决“ollama windows nvidia gpu”问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用，以便帮助用户顺利完成配置并优化性能。
## 环境准备
要在 Windows 系统上使用 NVIDIA GPU 和 Ollama, 我们需确保
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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在设备代码中声明共享内存要使用__shared__变量声明说明符。在核函数中有多种方式声明共享内存，这取决于你要申请的内存大小是在编译时确定还是在运行时确定。下面完整的代码(可以在Github上下载)展示了使用共享内存的两种方法。#include <stdio.h>
__global__ void staticReverse(int *d, int n)
{
__shared__
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2024-03-26 06:32:09
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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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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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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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台式电脑什么配置好对于家庭用户而言，在性能方面，台式机的表现也绝对是笔记本所无法替代的。那么什么电脑配置好呢?接下来跟小编一起来了解下吧。什么电脑配置好：联想Erazer X310联想Erazer X310硬朗外观，灵感来自战士盔甲，钻石切割表面，代表坚固与性能，三角形电源按键，散发出游戏能量。动感空气格栅，配合金属质感材质，突出强大性能。主机内部设计合理，能够保证长期运行的散热效率。有2个USB
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2024-10-14 07:20:38
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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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目前的x86/x64的多核/多处理器系统是SMP结构，共享主存，内存是共享设备，多个处理器/核心要访问内存，首先要获得内存总线的控制权，任何时刻只有一个处理器/核心能获得内存总线的控制权，所以单就内存来说，不会出现多个处理器/核心同时访问一个内存地址的情况。但是每个处理器/核心可能有自己的cache（非共享的），所以，如果某个内存地址的数据在多个处理器/核心的cache中都存在的话，是可能出现并发
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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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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