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CUDA编程优化(存储器访问优化,指令优化,参数优化,)

Chapter 1. 存储器访问优化 1、使用Pinned Memory Pinned Memory又称页锁定存储器(Page-locked memory)。Pinned Memory由于“禁止”了系统的页交换功能,所以可以更快的在host和device之

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CUDA实践指南(十三)

设备内存空间: CUDA设备使用多个内存空间,这些内存空间具有不同的特性,这些特性反映了它们在CUDA应用程序中的不同用法 这些内存空间包括全局,本地,共享,纹理和寄存器,如图2所示 合并的访问要求取决于设备的计算能力,可以查阅CUDA C编程指南中。 在这

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CUDA实践指南(十八)

矩阵乘法中的共享内存($C = AA^T$) 先前矩阵乘法的一个变体可以用来说明如何处理对全局存储器的分步访问以及共享存储器组冲突。 这个变体只是使用A的转置来代替B,所以$C = AA^T$。 $C = AA^T$的简单实现在Unoptimized处理对全

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CUDA学习(三十)

主机和设备之间的数据传输: 应用程序应尽量减少主机和设备之间的数据传输。 实现这一点的一种方法是将更多的代码从主机移动到设备,即使这意味着运行低并行计算的内核。 中间数据结构可以在设备存储器中创建,由设备操作,并且在没有被主机映射的情况下被销毁或被复制到主机

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CUDA实践指南(十六)

共享内存启用块中线程之间的协作。当一个块中的多个线程使用全局内存中的相同数据时,共享内存只能用于从全局内存访问一次数据。共享内存还可以用来避免未合并的内存访问,方法是从全局内存中加载和存储合并模式的数据,然后将其重新排列在共享内存中。除了存储体冲突之外,共享

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CUDA实践指南(十四)

简单的访问模式: 第一个也是最简单的合并案例可以通过任何支持CUDA的设备来实现:第k个线程访问缓存行中的第k个字。 并非所有线程都需要参与。 例如,如果warp访问的线程相邻4字节字(例如,相邻浮点值),单个128B L1高速缓存线并因此单个合并事务将服务

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CUDA学习(三十一)

尺寸和对齐要求: 全局存储器指令支持读取或写入大小等于1,2,4,8或16字节的字。 对存在于全局存储器中的数据的任何访问(通过变量或指针)编译为单个全局存储器指令当且仅当数据类型的大小是1,2,4,8或16字节并且数据是自然的 对齐(即,其地址是该尺寸的倍

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《CUDA C编程权威指南》——第2章 CUDA编程模型 2.1 CUDA编程模型概述

本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第2章,第2.1节,作者 [美] 马克斯·格罗斯曼(Max Grossman),译 颜成钢 殷建 李亮,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 CUDA编程模型 本章内容: 写

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