CUDA memory

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CUDA ---- Memory Model

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…

CUDA ---- Memory Access

Memory Access Patterns 大部分device一开始从global Memory获取数据,而且,大部分GPU应用表现会被带宽限制.因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步.也就是说,global Memory的使用就没调节好,其它的优化方案也获取不到什么大效果,下面的内容会涉及到不少L1的知识,这部分了解下就好,L1在Maxwell之后就不用了,但是cache的知识点是不变的. Aligned and Coalesced Access 如下图所示…

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…

并行程序设计---cuda memory

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…

cuda培训素材

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详解第一个CUDA程序kernel.cu

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par…

2.2CUDA-Memory(存储)和bank-conflict

在CUDA基本概念介绍有简单介绍CUDA memory.这里详细介绍: 每一个线程拥有自己的私有存储器,每一个线程块拥有一块共享存储器(Shared memory):最后,grid中所有的线程都可以访问同一块全局存储器(global memory).除此之外,还有两种可以被所有线程访问的只读存储器:常数存储器(constant memory)和纹理存储器(Texture memory),它们分别为不同的应用进行了优化.全局存储器.常数存储器和纹理存储器中的值在一个内核函数执行完成后将被继续保持,…