CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现. 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果.但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体,我们需要做m*n*k次乘法运算,m*(b-1)*k次加法运算,并且是串行执行,总体的复杂度为O(m*n*k) . 矩阵类: class Matrix { public: int cols; // x int

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

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... ----------------------------------------------------

http://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/52676416 如果你在使用新创建的 SQL Server 用户名和密码 对数据库进行连接的时候出现了下面的问题.阅读本篇博客可以帮助你解决这个问题. 已成功与服务器建立连接,但是在登录过程中发生错误.(provider: Shared Memory Provider, error:0 - 管道的另一端上无任何进程.)(Microsoft SQL Server,错误:233) 管道的另一端

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

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,

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

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明

模板是C++的一个重要特征,它可以让我们简化代码,同时使代码更整洁.CUDA中也支持模板,这给我们编写cuda程序带来了方便.不过cuda4.0之前和之后使用模板的方法不一样,这给我们带来了少许困难.在cuda4.0之前,模板的使用和C++中无区别,使用非常方便,在此不做过多介绍.不过在cuda4.0之后,由于编译器的升级,导致之前的模板使用方法不再有效,我们需要重新设计代码. 如果按照之前的方式编写代码,如下面简单示例: template <type T> __global__ void f

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "device_functions.h" #include <stdio.h> #include <windows.h> #include <m_tools.h> cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读

error: ora-01034:oracle not available ora-27101:shared memory realm does not exist 苦咖啡 他的博客中一篇文章完美的解决了问题

ORA-27101:shared memory realm does not exist的问题 登陆SQLPlus时出现: ORA-01034:ORACLE not avaiable ORA-27101 : shared memory realm does not exist Process ID:0 Session ID:0 Serial Number:0 解决办法一: 1.[oracle@wpj ~]$sqlplus / nolog; 2.用SYS用户登录:[oracle@wpj ~]$ 

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6666491 在前面一篇文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)驱动程序源代码分析中,我们系统地介绍了Android系统匿名共享内存的实现原理,其中着重介绍了它是如何辅助内存管理系统来有效地管理内存的,在再前面一篇文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Share

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6664554 在上一文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)简要介绍和学习计划中, 我们简要介绍了Android系统的匿名共享内存机制,其中,简要提到了它具有辅助内存管理系统来有效地管理内存的特点,但是没有进一步去了解它是如何实 现的.在本文中,我们将通过分析Android系统的匿名共享内存

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6939890 在Android系统中,针对移动设备内存空间有限的特点,提供了一种在进程间共享数据的机制:匿名共享内存,它能够辅助内存管理系统来有效地管理 内存,它的实现原理我们在前面已经分析过了.为了方便使用匿名共享内存机制,系统还提供了Java调用接口(MemoryFile)和C++调用接口 (MemoryHeapBase.MemoryBase

共享内存指在多处理器的计算机系统中,可以被不同中央处理器(CPU)访问的大容量内存.由于多个CPU需要快速访问存储器,这样就要对存储器进行缓存(Cache). 任何一个缓存的数据被更新后,由于其他处理器也可能要存取,共享内存就需要立即更新,否则不同的处理器可能用到不同的数据.共享内存 (shared memory)是 Unix下 的多进程之间的通信方法 ,这种方法通常用于一个程序的多进程间通信,实际上多个程序间也可以通过共享内存来传递信息. 共享内存是被多个进程共享的一部分物理内存.共享内存是进

注意配置段中的区域包含关系. proxy_cache_patch 要在proxy_cache前已经定义. what seems to be the problem? [emerg]: the size 52428800 of shared memory zone "media" conflicts with already declared size 0 in /etc/nginx/conf.d/cache.conf:5 configuration file /etc/nginx/ng