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

本文转载自:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/archive/2011/12/17/2291239.html 这篇日志是学习AMD OpenCL文档时候的总结. OpenCL用memory object在host和device之间传输数据,memory object由runtime(运行库,driver的一部分)来管理. OpenCL中的内存对象包括buffer以及image,buffer是一维数据元素的集合.image主要用来存储一维.二维.三维图像.纹理

全局存储带宽(DRAM) 全局内存是动态随机访问的方式访问内存．我们希望访问DRAM的时候非常快,实际情况是DRAM中出来的数据非常非常慢,这就好比,理想状态是泄洪,水倾巢而出,气势宏伟,实际取水却像是用吸管在喝饮料,速度非常慢． 通常来看,我们会通过优化算法减少DRAM的访问次数． 由上图可以看出,用户访问需要的Address会被分成Row addr和Column address, 通过row decoder -> Core Array -> Sense Amps -> Column

转载自:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/archive/2011/12/18/2291584.html 当我们用clCreateBuffer, clCreateImage创建OpenCL memory object时候,我们需要输入一个flag参数,这个参数决定memory object的位置. cl_mem clCreateBuffer (cl_context context, cl_mem_flags flags, size_t size, void

memory model: programming model: Source:  Udacity Class CS344

CUDA存储器模型: GPU片内:register,shared memory: host 内存: host memory, pinned memory. 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; register: 訪问延迟极低: 基本单元:register file (32bit/each) 计算能力1.0/1.1版本号硬件:8192/SM. 计算能力1.2/1.3版本号硬

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

CUDA02 - 的内存调度与优化 前面一篇(传送门)简单介绍了CUDA的底层架构和一些线程调度方面的问题,但这只是整个CUDA的第一步,下一个问题在于数据的访存:包括数据以何种形式在CPU/GPU之间进行通信.迁移,以及在GPU内部进行存储.访问. 1 global .shared .constant.local 通常来讲,待计算的数据都存放在内存或者硬盘(外部存储设备)中,由CPU来进行调度.想要在device上计算.处理数据,就首先需要将数据转移至CUDA,这样的转移操作通常需要经过数据总

GPU的内存按照所属对象大致分为三类:线程独有的.block共享的.全局共享的.细分的话,包含global, local, shared, constant, and texture memoey, 我们重点关注以下两类内存 Global memory Global memory resides in device memory and device memory is accessed via 32-, 64-, or 128-bytes memory transactions Shared

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过

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

Memory Access Patterns 大部分device一开始从global Memory获取数据,而且,大部分GPU应用表现会被带宽限制.因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步.也就是说,global Memory的使用就没调节好,其它的优化方案也获取不到什么大效果,下面的内容会涉及到不少L1的知识,这部分了解下就好,L1在Maxwell之后就不用了,但是cache的知识点是不变的. Aligned and Coalesced Access 如下图所示

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 并行编程的需求是显而易见的,其最大的难题是找到算法的并行功能,同时必须处理数据的共享和同步.但是,因为每一个算法都是不一样的,很难有通用的并行功能--粒度都有可能是不一样的.OpenCL提供了很多并行的抽象模型,因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法,以及数据的共享和同步. 一般来说,并行编程有两种大类型--分散收集(s

CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一些串行化计算. ker

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

CUDA并行存储模型 CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一

目录 MySQL 5.6并行复制架构 MySQL 5.7并行复制原理 Master 组提交(group commit) 支持并行复制的GTID slave LOGICAL_CLOCK(由order commit实现),实现的group commit目的 MySQL是如何做到将这些事务分组的? 1. 事务两阶段提交 2. Order Commit:是LOGICAL_CLOCK并行复制的基础 探索:binlog_group_commit_sync_delay .binlog_group_commit