CONSTANT  MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写.constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多.每个SM上constant Memory cache大小限制为64KB. constant Memory的获取方式不同于其它的GPU内存,对于constant Memory来说,最佳获取方式是warp中的32个…

CUDA SHARED MEMORY shared 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 memory global memory就是一块很大的on…

CUDA SHARED MEMORY shared 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 memory global memory就是一块很大的on…

CPU和GPU内存交互 在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual memory) 我们都知道,虽然在运行速度上硬盘不如内存,但在容量上内存是无法与硬盘相提并论的.当运行一个程序需要大量数据.占用大量内存时,内存就会被“塞满”,并将那些暂时不用的数据放到硬盘中,而这些数据所占的空间就是虚拟内…

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的.比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释.根本原因是获取global memory的方式很差劲. 众所周知,memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位.low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况.但是购买拥有大容量,高性能的memory是不现实的,或者不经济的.因此,我们就要尽量…

原文链接 CUDA存储器类型: 每个线程拥有自己的register and loacal memory; 每个线程块拥有一块shared memory; 所有线程都可以访问global memory; 还有,可以被所有线程访问的只读存储器:constant memory and texture memory 1.  寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器,其基本单元是寄存器文件,每个寄存器文件大小为32bit. Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register…

CUDA存储器模型: GPU片内:register,shared memory: host 内存: host memory, pinned memory. 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; register: 訪问延迟极低: 基本单元:register file (32bit/each) 计算能力1.0/1.1版本号硬件:8192/SM. 计算能力1.2/1.3版本号硬…

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_…

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…