共享内存是高效的IPC方式。一、创建共享内存：#include <sys/ipc.h>
#include <sys/shm.h>
int shmget(key_t key, size_t size, int shmflg);
例如：
int shmid = shmget(key, size, 0660 | IPC_
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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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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Linux共享内存一、基本概念二、常用函数1. shm_open2. mmap3. munmap4. shm_unlink5. ftruncate三、使用示例四、share内存不足解决方法 一、基本概念linux下，每个进程都有自己拥有的内存区域，进程的内存总是私有的。共享内存是从系统的空闲内存池中分配的，希望访问它的每个进程连接它。这个连接过程称为映射。映射后，每个进程都可通过访问自己的内存而
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2024-04-15 11:16:23
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5 共享内存共享内存允许两个或多个进程访问给定的同一块存储区域。它是效率最高的一种进程通信方式，节省了不同进程间多次读写的时间；在写进程的操作尚未完成时，不应有进程从共享内存中读取数据。共享内存自身不限制对共享内存的读写次序，程序开发人员应自觉遵循读写规则；一般情况下，共享内存与信号量一起使用，由信号量帮它实现读写操作的同步；共享内存的实现很简单：第一步，需要获得一块共享内存段；第二步，将创建的共
Colab笔记本存储在Google云端硬盘上，可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，但它在另一台虚拟机上运行。1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。（上网可参考：）2、空白处右键 → 更多 → Colaboratory第一次需要关联Colaboratory： 更多 →
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2024-03-06 10:29:23
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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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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.
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2024-08-07 15:56:30
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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
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2024-07-04 09:30:50
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CUDA共享内存概述GPU中有两种类型的内存：板载内存片上内存全局内存是较大的板载内存，具有相对较高的延迟。共享内存是较小的片上内存，具有相对较低的延迟，并且共享内存可以提供比全局内存高得多的带宽。可以把它当作一个可编程管理的缓存。共享内存通常的用途有：块内线程通信的通道用于全局内存数据的可编程管理的缓存高速暂存存储器，用于转换数据以优化全局内存访问模式共享内存共享内存（shared memory
内存映射共享内存可以通过mmap()映射普通文件， 使一个磁盘文件与内存中的一个缓冲区相映射，进程可以像访问普通内存一样对文件进行访问，不必再调用read,write。mmap()的优点：实现了用户空间和内核空间的高效交互方式 mmap函数定义：void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd,
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2024-04-07 20:12:38
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Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成，可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。谷歌中文说明：https://colab.research.google.com/notebook准备工作： 这个软件的使用需要注册一个google的邮箱/账号，并且能用google
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2024-05-11 13:54:45
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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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文章目录共享内存共享内存的使用共享内存操作函数shmgetshmatshmdtshmctlftok共享内存操作命令ipcs 用法ipcrm 用法TIPS 共享内存共享内存允许两个或者多个进程共享物理内存的同一块区域（通常被称为段）。由于一个共享内存段会称为一个进程用户空间的一部分，因此这种 IPC 机制无需内核介入。所有需要做的就是让一个进程将数据复制进共享内存中，并且这部分数据会对其他所有共享
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2024-08-06 14:09:34
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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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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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Google Colab简介Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。目录1. Google云端硬盘（Google drive）2
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2023-11-13 21:50:28
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共享内存是进程间通信中最简单的方式之一。共享内存在各种进程间通信方式中具有最高的效率。因为系统内核没有对访问共享内存进行同步，您必须提供自己的同步措施。解决这些问题的常用方法是通过使用信号量进行同步。1.函数shmget 我们使用函数shmget来获得一个共享内存标识符#include<key_t key,size_t size,int flag>
返回值：成功返回ID，出错返回-1参
在以前发布的文章中，我们学习了被一组线程访问的全局内存如何被合并为一次事务以及对于不同的CUDA硬件，对齐和步长如何影响合并访问。对于最近的CUDA硬件，没有对齐的数据访问并不是什么大问题。然而不论是哪一代的CUDA硬件，跨越全局存储器都是个大问题，而且在很多情况下也是很难避免的，例如沿着第二和更高维度访问多维阵列中的元素时。但是，如果我们使用共享存储器的话，也是有可能进行合并访问的。在我向你说明
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2024-06-05 22:30:47
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