CUDA学习，使用shared memory实现Reverse Array

【CUDA学习，使用shared memory实现Reverse Array】的更多相关文章

CUDA学习，使用shared memory实现Reverse Array

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CUDA学习（六）之使用共享内存（shared memory）进行归约求和（M个包含N个线程的线程块）

在https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11402607.html中介绍了使用一个包含N个线程的线程块和共享内存进行数组归约求和, 基本思路: 定义M个包含N个线程的线程块时(NThreadX = ((NX + ThreadX - 1) / ThreadX)),全局线程索引需使用tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x,而在每个线程块中局部线程索引是i = threadIdx.x, 每个线程块只计算一部分求和,…

CUDA学习（五）之使用共享内存（shared memory）进行归约求和（一个包含N个线程的线程块）

共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152). 共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大提升. 下面是使用共享内存对一个数组进行求和,使用全局内存进行归约求和可以浏览https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11397205.html #pragma on…

CUDA ---- Shared Memory

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…

【并行计算-CUDA开发】关于共享内存（shared memory）和存储体(bank)的事实和疑惑

关于共享内存(shared memory)和存储体(bank)的事实和疑惑主要是在研究访问共享内存会产生bank conflict时,自己产生的疑惑.对于这点疑惑,网上都没有相关描述, 不管是国内还是国外的网上资料.貌似大家都是当作一个事实,一个公理,而没有对其仔细研究.还是我自己才学疏浅,不知道某些知识. 比如下面这篇讲解bank conflict的文章. http://cuda-programming.blogspot.com/2013/02/bank-conflicts-in-share…

【并行计算-CUDA开发】CUDA shared memory bank 冲突

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…

【并行计算-CUDA开发】CUDA bank conflict in shared memory

http://hi.baidu.com/pengkuny/item/c8070b388d75d481b611db7a 以前以为 shared memory 是一个万能的 L1 cache,速度很快,只要数据的 size 够小,能够放到 shared memory,剩下的事情我就不用操心啦.实际上不是这样,bank conflict 是一个绕不过去的问题,否则,性能会降得很低,很低,很低... ----------------------------------------------------…