title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
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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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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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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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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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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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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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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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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
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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一、CUDA安装与环境配置Linux环境下的CUDA的安装因为之前的博客中有涉及到这一部分所以这里就不在详述。ubuntu16.04 Server install CUDA不过我们在linux下使用GPU编程的时候有时候会遇到nvidia驱动挂掉的情况，这个时候我们需要修复它，在之前的博客中我们使用dkms来进行管理的方法。nvidia驱动挂掉在linux下面我们经常会使用nvidia-smi指令
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2024-04-06 12:37:46
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共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 Dev
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2020-12-26 14:25:00
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CUDA内存模型在CUDA中可编程内存的类型有：寄存器(Registers)本地内存(Local Memory)共享内存(Shared Memory)常量内存(Constant Memory)纹理内存(Texture Memory)全局内存(Global Memory)这些内存空间的层次结构如下图所示，每种不同类型的内存空间都有不同的作用域、生命周期和缓存行为。在一个内核函数中，每个线程都有自己的
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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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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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 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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tensorflow安装GPU版本主要要点1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。（可供参考）https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的cuda的版本（这里指的是你的
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2024-05-11 09:31:00
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1. 准备makefile为了避免每次都要键入nvcc的命令，要准备一个makefile。makefile如下：CUFLAG = -g -Xcompiler -v \
-gencode=arch=compute_20,code=sm_20\
-gencode=arch=compute_20,code=compute_20\
-O2
IFLA
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2024-05-26 22:34:10
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