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

一.引言     在Windows程序中,各个进程之间常常需要交换数据,进行数据通讯.WIN32 API提供了许多函数使我们能够方便高效的进行进程间的通讯,通过这些函数我们可以控制不同进程间的数据交换.    进程间通讯(即:同机通讯)和数据交换有多种方式:消息.共享内存.匿名(命名)管道.邮槽.Windows套接字等多种技术.“共享内存”(shared memory)可以定义为对一个以上的进程是可见的内存或存在于多个进程的虚拟地址空间.例如:如果两个进程使用相同的DLL,只把DLL的代码页装入

上一节讲到了worker进程的共享内存,它利用丰富的指令使数据的缓存操作变得非常简单,但它也存在一些缺点. 1．worker进程之间会有锁竞争,在高并发的情况下会增加性能开销.2．只支持Lua布尔值.数字.字符串和nil类型的数据,无法支持table类型的数据.3．在读取数据时有反序列化操作,会增加CPU开销. 共享内存在Ngx_Lua中作为缓存工具还是非常出色的.笔者在生产环境中,曾多次使用lua_shared_dict的各种特性,并未感受到存在明显的性能问题.但如果读者还是介意这些缺点或需要

资料参考:https://blog.csdn.net/u011479990/article/details/78480091 内存泄漏的原因在于生命周期长的对象持有了生命周期短的对象的引用 内存泄漏形象的比喻是"操作系统可提供给所有进程的存储空间正在被某个进程榨干",最终结果是程序运行时间越长,占用存储空间越来越多,最终用尽全部存储空间,整个系统崩溃.所以"内存泄漏"是从操作系统的角度来看的.这里的存储空间并不是指物理内存,而是指虚拟内存大小,这个虚拟内存大小取决于

如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常. 如果虚拟机在动态扩展栈时无法申请到足够的内存空间,则抛出OutOfMemoryError异常.

Delphi部分 type  TGuardInfo=record    Lock: Integer;  end;  PGuardInfo = ^TGuardInfo; TGuardShareMem=class  private    FHandle: THandle;    FGuardInfo: PGuardInfo;  public    constructor Create;    destructor Destroy; override;    function GetGuardInfo

好久没更新博客了,最近几个月一直在忙项目,现在终于有时间进一步学习了.这次记录的是unix环境中共享内存的使用方法.  在我理解,共享内存就是在内存中开辟一段空间,各个毫不相干的进程就可以通过访问这段内存中的资源,从而达到进程间通信的效果.由于是对同一块内存进行操作,没有涉及到资源的复制等操作,所以在IPC对象中共享内存速度和效率都是很高的.      使用共享内存过程中需要的函数      1.shmget      该函数通过键值向内核申请一块共享内存      函数原型:int  shmg

http://blog.csdn.net/stpeace/article/details/39534361 进程间的通信方式有很多种, 上次我们说了最傻瓜的“共享外存/文件”的方法. 那么, 在本文中, 我们即将学习“共享内存”的方式实现进程间的通信, 这是IPC最快的方法.有的地方又把这种“共享内存”的方式叫做“内存映射文件”方式. 我们首先来看看进程A对应的程序: #include <iostream> #include <windows.h> using namespace

共享内存: 一.概念: 共享内存可以说是最有用的进程间通信方式,也是最快的IPC形式.两个不同进程A.B共享内存的意思是,同一块物理内存被映射到进程A.B各自的进程地址空间. 进程A可以即时看到进程B对共享内存中数据的更新,反之亦然.由于多个进程共享同一块内存区域,必然需要某种同步机制,互斥锁和信号量都可以. 采用共享内存通信的一个显而易见的好处是效率高,因为进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝. 对于像管道和消息队列等通信方式,则需要在内核和用户空间进行四次的数据拷贝, 而共享内存则只

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

CUDA C支持共享内存, 将CUDA C关键字__shared__添加到变量声明中,将使这个变量驻留在共享内存中.对在GPU上启动的每个线程块,CUDA C编译器都将创建该变量的一个副本.线程块中的每个线程都共享这块内存,但线程无法看到也不能修改其他线程块的变量副本.共享内存缓冲区驻留在物理GPU上,而不是GPU之外的系统内存中.因此访问共享内存时的延迟远远低于访问普通缓冲区的延迟,使得共享内存像每个线程块的高速缓存或者中间结果暂存器那样高效. *; ; __global__ void dot

title: [CUDA 基础]5.2 共享内存的数据布局 categories: - CUDA - Freshman tags: - 行主序 - 列主序 toc: true date: 2018-06-02 21:01:03 Abstract: 本文主要研究几个关于共享内存的例子,以此来了解共享内存的性质,为我们的核函数加速 Keywords: 行主序,列主序,填充与无填充,从线程索引体映射数据元素 开篇废话 同一个东西,A花大工夫做到极致,成本100,售价200:C模仿A的做法快速的通过仿制

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小

内建变量: threadIdx(.x/.y/.z代表几维索引):线程所在block中各个维度上的线程号 blockIdx(.x/.y/.z代表几维索引):块所在grid中各个维度上的块号 blockDim(.x/.y/.z代表各维度上block的大小):block的大小即block中线程的数量,blockDim.x代表块中x轴上的线程数量,blockDim.y代表块中y轴上的线程数量,blockDim.z代表块中z轴上的线程数量 gridDim(.x/.y/.z代表个维度上grid的大小):gr

网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)的组织关系 CUDA的软件架构由网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)组成,相当于把GPU上的计算单元分为若干(2~3)个网格,每个网格内包含若干(65535)个线程块,每个线程块包含若干(512)个线程,三者的关系如下图: Thread,block,grid是CUDA编程上的概念,为了方便程序员软件设计,组织线程. thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行. block:数个threa

ReentrantReadWriteLock 在沒有任何读写锁时,才可以取得写入锁,这可用于实现了悲观读取(Pessimistic Reading), 即如果执行中进行读取时,经常可能有另一执行要写入的需求,为了保持同步,ReentrantReadWriteLock 的读取锁定就可派上用场. 然而,如果读取执行情况很多,写入很少的情况下,使用 ReentrantReadWriteLock 可能会使写入线程遭遇饥饿(Starvation)问题, 也就是写入线程吃吃无法竞争到锁定而一直处于等待状态.

▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 tid += gridDim.x; 使得线程块可以读取多个下标,计算长于线程块数量的向量(例子中向量长度为32768,线程块数量为1024) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_la

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,

问题:使用CUDA进行数组元素归约求和,归约求和的思想是每次循环取半. 详细过程如下: 假设有一个包含8个元素的数组,索引下标从0到7,现通过3次循环相加得到这8个元素的和,使用一个间隔变量,该间隔变量随循环次数改变(累乘). 第一次循环,间隔变量stride等于1,将0与1号元素.2与3号元素.4与5号元素.6与7号元素相加并将结果分别保存在0.2.4.6号元素中(图中红色框所示). 第二次循环,间隔变量stride等于2,将0与2号元素.4与6号元素相加并将结果分别保存在0.4号元素中(图中

之前再看java关于线程的某视频时,发现在JDK源码中,join()=join(0)=wait()=wait(0),但是视频中在join()了之后,并没有用notify()或者notifyAll()去唤醒,遂有了一个疑问:在什么情况下,不写notify()或者notifyAll()就能唤醒被wait()阻塞的线程? 以下是思考的过程,如果不想看,可以直接跳到 总结. 测试代码如下: main类 import java.lang.*; public class Main { public stat