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…

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…

对CUDA架构而言,主机端的内存被分为两种,一种是可分页内存(pageable memroy)和页锁定内存(page-lock或 pinned).可分页内存是由操作系统API malloc()在主机上分配的,页锁定内存是由CUDA函数cudaHostAlloc()在主机内存上分配的,页锁定内存的重要属性是主机的操作系统将不会对这块内存进行分页和交换操作,确保该内存始终驻留在物理内存中. GPU知道页锁定内存的物理地址,可以通过"直接内存访问(Direct Memory Access,DMA)&q…

CUDA基本概念 CUDA网格限制 1.2CPU和GPU的设计区别 2.1CUDA-Thread 2.2CUDA-Memory(存储)和bank-conflict 2.3CUDA矩阵乘法 3.1 全局存储带宽与合并访问 -- Global Memory(DRAM) bandwidth and memory coalesce 3.2 卷积 3.3分析卷积乘法优化的复用 4.1Reduction模型 4.2 CUDA Reduction 一步一步优化 4.3 Reduction代码(Heteroge…

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程…

PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析 - dataloader本质是一个可迭代对象,使用iter()访问,不能使用next()访问: - 使用iter(dataloader)返回的是一个迭代器,然后可以使用next访问: - 也可以使用`for inputs, labels in dataloaders`进行可迭代对象的访问: - 一般我们实现一个datasets对象,传入到dataloader中:然后内部使用yeild返回每一次batch的数据: ① DataLoad…

输入数据PipeLine pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的: ①创建一个 Dataset 对象②创建一个 DataLoader 对象③循环这个 DataLoader 对象,将img, label加载到模型中进行训练 dataset = MyDataset() dataloader = DataLoader(dataset) num_epoches = 100 for epoch in range(num_epoches): for img, label in dataloade…

dataloader.py import random import torch import torch.multiprocessing as multiprocessing from torch._C import _set_worker_signal_handlers, _update_worker_pids, \ _remove_worker_pids, _error_if_any_worker_fails from . import SequentialSampler, RandomS…