title: [CUDA 基础]5.3 减少全局内存访问 categories: - CUDA - Freshman tags: - 共享内存 - 归约 toc: true date: 2018-06-04 19:47:29 Abstract: 本文介绍使用共享内存进行归约,并比较全局内存归约与共享内存归约之间的性能差距 Keywords: 共享内存,归约 开篇废话 逻辑是非常重要的,一旦你学会了逻辑,很多假的东西你可以轻松的识别出来,这会使你更加强大而不会被任何人或者组织洗脑. 废话少说,开始

今天思考了一下CUDA零内存拷贝的问题,感觉在即将设计的程序中会派上用场,于是就查了一下相关信息. 以下是一些有帮助的链接: cuda中的零拷贝用法--针对二维指针 cuda中的零拷贝用法--针对一维指针 cuda零拷贝用法-二维结构体指针 浅谈CUDA零拷贝内存 经过调查发现,零拷贝技术适用于集中计算.较少内存拷贝次数的问题.比如向量点积.求和运算等问题. 既然零拷贝技术是在CPU上开辟内存空间,GPU可以直接访问该空间,那么我就产生了一个疑问:"如果CPU上开辟的空间大于GPU的可用空间的时

CUDA共享内存使用示例如下:参考教材<GPU高性能编程CUDA实战>.P54-P65 教材下载地址:http://download.csdn.net/download/yizhaoyanbo/10150300.如果没有下载分可以评论区留下邮箱,我发你. #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> #include <device_f

CUDA纹理内存的访问速度比全局内存要快,因此处理图像数据时,使用纹理内存是一个提升性能的好方法. 贴一段自己写的简单的实现两幅图像加权和的代码,使用纹理内存实现. 输入:两幅图 lena, moon    输出:两幅图像加权和 #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h>

[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.srcDevice = g_pRgba; memcpy2D.srcPitch = nWidth * 4

title: [CUDA 基础]5.1 CUDA共享内存概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA共享内存模型 - CUDA共享内存分配 - CUDA共享内存访问 - CUDA共享内存配置 - CUDA共享内存同步 toc: true date: 2018-06-01 17:46:23 Abstract: 本文为CUDA内存的概述,介绍共享内存的模型,分配,访问,配置,同步等内容 Keywords: 模型,分配,访问,配置,同步 开篇废话 这里首先

如何减少idea的内存消耗 标签: idea 内存 内存泄露 异常 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014028392/article/details/77198395 最近使用Intellij idea开发的时候,经常遇到内存被占满,导致异常卡顿,一开始总以为是自己程序内存泄露,后面发现即使不启动自己的项目,只是单纯的开发,依然会出现内存占满甚至溢出的情况. 最后,实在受不了,在各大技术网站上搜罗相关文章,都说修改Intell

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(下) Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项,而以前可能没有.为了使依赖关系可选,如果需要的话,可以有条件地实例化并注册EMM插件,如下所示: try: import numba from mylib.numba_utils import MyNumbaMemoryManager numba.cuda.cudadrv.driver.set_memory_manager(MyNumbaMemoryManager) excep

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(上) 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备.但是,每个库都与其它库区别对待.例如: Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列. RAPIDS库(cuDF,cuML等)使用Rapids Memory Manager分配设备内存. CuPy包括 用于设备和固定内存的内存池实现. 该NBEP的目的是描述一个插件接口,该接口使Numba的内部存储器管理可由用户替换为外部存储器管理器.使用插件接口时,

CUDA统一内存分析 PascalMIG 如 NVIDIA Titan X 和 NVIDIA Tesla P100 是第一个包含页 GPUs 定额引擎的 GPUs ,它是统一内存页错误处理和 MIG 比率的硬件支持.提供了一个很好的机会来学习更多的统一内存. 快 GPU ,快内存-对吗? 正确的! 首先,将重新打印在两个 NVIDIA 开普勒 GPUs 上运行的结果(一个在笔记本电脑上,一个在服务器上). 现在尝试在一个非常快的 Tesla P100 加速器上运行,它基于pascalgp100G

#include <cuda.h> #include <stdio.h> int getMulprocessorCount(){ cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop,); return prop.multiProcessorCount; } __constant__ ]={,,,,,,,,}; __global__ void add(int *c){ c[]=a[]; } int main(){ int *c

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe

原文链接 1.概述 纹理存储器中的数据以一维.二维或者三维数组的形式存储在显存中,可以通过缓存加速访问,并且可以声明大小比常数存储器要大的多. 在kernel中访问纹理存储器的操作称为纹理拾取(texture fetching).将显存中的数据与纹理参照系关联的操作,称为将数据与纹理绑定(texture binding). 显存中可以绑定到纹理的数据有两种,分别是普通的线性存储器和cuda数组. 注:线性存储器只能与一维或二维纹理绑定,采用整型纹理拾取坐标,坐标值与数据在存储器中的位置相同:  

redis作为目前最流行的nosql缓存数据库,凭借其优异的性能.丰富的数据结构已成为大部分场景下首选的缓存工具. 由于redis是一个纯内存的数据库,在存放大量数据时,内存的占用将会非常可观.那么在一些场景下,通过选用合适数据结构来存储,可以大幅减少内存的占用,甚至于可以减少80%-99%的内存占用. ​ 利用zipList来替代大量的Key-Value 先来看一下场景,在Dsp广告系统.海量用户系统经常会碰到这样的需求,要求根据用户的某个唯一标识迅速查到该用户id.譬如根据mac地址或uui

1. 本周学习总结 1.本周学习重点: 字符串常量池:这是java中为减少字符串的建立而设计的,在没有使用new构建字符串时,jvm会从字符串常量池查找其值,如果没有则会创建这个字符串再把其放在字符串常量池中.这可以减少程序的内存开支从而起到优化的作用. 引用:在java中引用是与c/c++中的概念不同的,在java中引用的地址是会改变的而c/c++不会,在直接赋值时java会产生一个实参而c/c++会产生两个. boolean类型:在c/c++中true和false可以分别用非零数字和零表示,

纹理一词来源于GPU图形世界,GPU通用并行计算"盗用"了纹理一词,定义了一个纹理内存的概念.纹理内存缓存在 设备上,在某些情况下能减少对内存的请求并降低内存带宽的使用,是专门为那些在内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用而设计,意味着一个线程读取的位置可能与邻近线程读取的位置"非常接近".对于GPU内核而言,纹理内存是只读内存,并且只有通过特殊的纹理API才能对其访问. 纹理内存分为一维纹理内存和二维纹理内存,理解纹理内存最好的方式是丢掉"纹理&qu

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的.CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待. 使用常量内存提升性能 使用常量内存可以提升运算性能的原因如下: 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的"邻近(nearby)"线程,这将节约15次读取操作: 高速

title: [CUDA 基础]5.0 共享内存和常量内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 共享内存 - 常量内存 toc: true date: 2018-06-01 16:46:49 Abstract: 本文是第五章关于CUDA共享内存和常量内存的概述 Keywords: 共享内存,常量内存 开篇废话 本文是CUDA第五章的概论,来给出本章的大概思路,文章短小,不说废话. 共享内存和常量内存 在本章中,我们要学习: 数据在共享内存中的安排 二维共享

转自:星辰的<Unity3D占用内存太大的解决方法> 最近网友通过网站搜索Unity3D在手机及其他平台下占用内存太大. 这里写下关于Unity3D对于内存的管理与优化. Unity3D 里有两种动态加载机制:一个是Resources.Load,另外一个通过AssetBundle,其实两者区别不大. Resources.Load就是从一个缺省打进程序包里的AssetBundle里加载资源,而一般AssetBundle文件需要你自己创建,运行时 动态加载,可以指定路径和来源的. 其实场景里所有静

JVM初探-使用堆外内存减少Full GC 标签 : JVM 问题: 大部分主流互联网企业线上Server JVM选用了CMS收集器(如Taobao.LinkedIn.Vdian), 虽然CMS可与用户线程并发GC以降低STW时间, 但它也并非十分完美, 尤其是当出现Concurrent Mode Failure由并行GC转入串行时, 将导致非常长时间的Stop The World(详细可参考JVM初探- 内存分配.GC原理与垃圾收集器). 解决: 由GCIH可以联想到: 将长期存活的对象(如L