首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么cuda指针内存访问比全局设备内存访问慢?

CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行高性能计算。在CUDA中,有两种主要的内存类型:全局设备内存和共享内存。全局设备内存是GPU上的全局内存,用于存储大量的数据,而共享内存是GPU上的一种高速缓存,用于在同一个线程块中的线程之间共享数据。

当涉及到内存访问时,CUDA指针内存访问比全局设备内存访问慢的原因主要有以下几点:

  1. 内存带宽:全局设备内存通常具有较高的带宽,可以支持大量的数据传输。而共享内存的带宽相对较低,因为它是基于GPU芯片上的片上内存,其主要目的是提供低延迟的数据访问。
  2. 访问模式:CUDA指针内存访问通常涉及对全局设备内存的随机访问,而全局设备内存的访问延迟较高。相比之下,共享内存的访问模式更加局部化,可以通过高速缓存的方式提供更快的访问速度。
  3. 内存冲突:当多个线程同时访问共享内存时,可能会发生内存冲突。为了解决这个问题,CUDA采用了内存分片技术,将共享内存划分为多个片段,以便同时访问不同的片段。然而,如果访问模式不合理,仍然可能导致内存冲突,从而降低性能。

综上所述,CUDA指针内存访问比全局设备内存访问慢的原因主要是由于内存带宽、访问模式和内存冲突等因素的影响。在实际应用中,开发人员应根据具体情况合理选择内存类型,以优化程序性能。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云GPU计算服务:https://cloud.tencent.com/product/gpu
  • 腾讯云弹性GPU:https://cloud.tencent.com/product/gpu-elastic
  • 腾讯云容器服务:https://cloud.tencent.com/product/ccs
  • 腾讯云云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

内存随机也顺序访问,带你深入理解内存IO过程

平时大家都知道内存访问很快,今天来让我们来思考两个问题: 问题1: 内存访问一次延时到底是多少?你是否会进行大概的估算?...例如笔者的内存条的Speed显示是1066MHz,那是否可以推算出内存IO延时是1s/1066MHz=0.93ns? 这种算法大错特错。 问题2: 内存存在随机IO顺序IO的问题吗?...我们都知道磁盘的随机IO要比顺序IO的多(操作系统底层还专门实现了电梯调度算法来缓解这个问题),那么内存的随机IO会比顺序IO吗?...内存也存在和磁盘一样,随机IO顺序IO要的问题。如果行地址同上一次访问的不一致,则需要重新拷贝row buffer,延迟周期需要tRP+tRCD+CL。...,随机IO一次开销顺序IO高好几倍。

72910

CUDA 6中的统一内存模型

如果您曾经编程过CUDA C / C++,那么毫无疑问,右侧的代码会为您带来震撼。请注意,我们只分配了一次内存,并且只有一个指针指向主机和设备上的可访问数据。...我们可以直接地将文件的内容读取到已分配的内存,然后就可以将内存指针传递给在设备上运行的CUDA内核。然后,在等待内核处理完成之后,我们可以再次从CPU访问数据。...可以理解的是:CUDA运行时从来没有像程序员那样提供何处需要数据或何时需要数据的信息!CUDA程序员仍然可以显式地访问设备内存分配和异步内存拷贝,以优化数据管理和CPU-GPU并发机制 。...通过在统一内存模型中分配链表数据,设备代码可以正常使用GPU上的指针,从而发挥设备内存的全部性能。程序可以维护单链表,并且无论在主机或设备中都可以添加和删除链表元素。...如果你倾向于对所有程序都简单地使用统一内存模型,你可以在全局重载 new和 delete, 但这只在这种情况下有作用——你的程序中没有仅被CPU访问的数据(即程序中的所有数据都被GPU访问),因为只有CPU

2.6K31

CUDA-入门(转)

函数用处:与C语言中的malloc函数一样,只是此函数在GPU的内存你分配内存。 3. 注意事项: 3.1. 可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数; 3.2....可以在设备代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行设备内存读写操作; 3.3. 可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数; 3.4....全局内存 通俗意义上的设备内存。...常量内存采取了不同于标准全局内存的处理方式。在某些情况下,用常量内存替换全局内存能有效地减少内存带宽。 4. 特点:常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据。变量的访问限制为只读。...因此操作系统能够安全地使某个应用程序访问内存的物理地址,因为这块内存将不会破坏或者重新定位。 3. 目的:提高访问速度。

1.5K41

CUDA12.2发布:引入异构内存管理(HMM)

新发布的版本引入了异构内存管理(Heterogeneous Memory Management,HMM),实现了主机内存和加速器设备之间的数据无缝共享。...▶ HMM尚未完全优化,可能使用cudaMalloc()、cudaMallocManaged()或其他现有CUDA内存管理API的程序性能较慢。不使用HMM的程序的性能不会受到影响。...▶ 主机NUMA内存分配:使用CUDA虚拟内存管理API或CUDA流有序内存分配器,分配CPU内存以针对特定的NUMA节点。...应用程序必须确保在访问设备上通过这些API支持的指针的主机分配之后,仅在显式请求了内存访问设备上的可访问性后才执行设备访问。...无论设备是否支持可分页内存访问,都不允许从没有地址范围可访问性的设备访问这些主机分配。 ▶ 增加了CUDA多进程服务(MPS)的运行时客户端优先级映射。

74040

cuda编程基础(建站)

为什么这里需要定义一个地址(指针)变量呢?是为了之后将设备(显存)上面的开辟内存的地址(首地址)赋给主机我们刚刚定义的地址(指针)变量.(千万别绕晕了.)...4.关于cudaMemcpy(): 访问设备内存的必备函数,类似于C中的memcpy,但是C中的memcpy只适用于主机到主机中间的内存拷贝....(主机指针只能够在访问主机代码中的内存,设备指针只能够访问设备代码中的内存).不能够在主机代码中对于设备指针解引用.也就是说,因为dev_c中现在存放的是设备上面的地址,所以*dev_c或者直接释放dev_c...(这点很重要) 2.可以在设备代码中使用cudaMalloc分配的指针进行内存读写操作(其实是废话.)不能够在主机代码中使用cudamalloc分配的指针进行内存读写操作(本质就是设备指针读写设备内存,...主机指针读写主机内存) 3.总结起来就是:传递地址可以,但是访问读写(解引用)不行 7.cudaMalloc()和cudaFree函数是关于怎么分配和释放内存的函数. 8.访问设备内存的两种最常用方法

70410

Caffe源码理解2:SyncedMemory CPU和GPU间的数据同步

内存 int device_; // GPU设备号 cpu_ptr_和gpu_ptr_所指向的数据空间有两种来源,一种是对象内部自己分配的,一种是外部指定的,为了区分这两种情况,于是有了own_cpu_data...GPU设备 if (cpu_ptr_ && own_cpu_data_) { // 自己分配的空间自己负责释放 CaffeFreeHost(cpu_ptr_, cpu_malloc_use_cuda...,mutable_cpu_data()和mutable_gpu_data()返回可写指针,它们4个在获取数据指针时均调用了to_cpu()或to_gpu(),两者内部逻辑一样,内存分配发生在第一次访问某一侧数据时分配该侧内存...,如果不曾访问过则不分配内存,以此按需分配来节省内存。...至此,就可以理解Caffe官网上提供的何时发生内存同步的例子,以及为什么建议不修改数据时要调用const函数,不要调用mutable函数了。

77820

【玩转 GPU】我看你骨骼惊奇,是个写代码的奇才

CUDA程序中,我们可以通过指定线程块的大小和数量来组织CUDA线程的执行。理解CUDA内存模型:全局内存(Global Memory):全局内存是GPU上所有线程共享的内存空间,对所有线程可见。...全局内存通常用于在GPU核心之间传递大量的数据。全局内存访问速度相对较慢,因此优化CUDA程序时,需要尽量减少对全局内存访问次数。...共享内存(Shared Memory):共享内存是线程块内的线程共享的内存空间,对线程块内的所有线程可见。共享内存访问速度相比全局内存快得多,因此适合存储临时数据,以减少对全局内存访问次数。...常量内存通常用于存储不会在GPU设备代码执行期间发生变化的数据。常量内存有较高的访问速度,适合存储常量数据,提高CUDA程序的性能。...通过减少全局内存访问、合理使用共享内存和常量内存,可以显著提高CUDA程序的执行效率,充分发挥GPU的并行计算能力。

39030

用什么tricks能让模型训练得更快?先了解下这个问题的第一性原理

在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。...带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费,这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU,从一个节点移动到另一个节点,甚至从 CUDA全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...简单地说,这种方法不会为了再次读取而将数据写入全局内存,而是通过一次执行多个计算来避免额外的内存访问。 例如,执行 x.cos ().cos () 运算,写入内存的方式需要 4 次全局读写。...这就是为什么激活函数的成本几乎是一样的,尽管 gelu 显然 relu 包含更多的运算。 因此,重新实现 / 激活检查点会产生一些有趣的结果。...此外,执行简单的一元运算(例如将张量 x2)实际上需要将张量写回全局内存。 因此直到执行大约一百个一元运算之前,更多的时间是花在了内存访问而不是实际计算上。

73210

用什么tricks能让模型训练得更快?先了解下这个问题的第一性原理

在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。...带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费,这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU,从一个节点移动到另一个节点,甚至从 CUDA全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...简单地说,这种方法不会为了再次读取而将数据写入全局内存,而是通过一次执行多个计算来避免额外的内存访问。 例如,执行 x.cos ().cos () 运算,写入内存的方式需要 4 次全局读写。...这就是为什么激活函数的成本几乎是一样的,尽管 gelu 显然 relu 包含更多的运算。 因此,重新实现 / 激活检查点会产生一些有趣的结果。...此外,执行简单的一元运算(例如将张量 x2)实际上需要将张量写回全局内存。 因此直到执行大约一百个一元运算之前,更多的时间是花在了内存访问而不是实际计算上。

50330

深度学习模型部署简要介绍

为了方便编写在GPU上运行的代码,英伟达推出了CUDA编程模型,扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分,一个是如何组织线程层次结构,更好地利用GPU的并行性,一个是如何访问设备内存。...一个块内的线程可以通过一些共享内存来共享数据,并通过同步它们的执行来协调内存访问。 2、内存层次结构 设备内存可以分为全局内存,共享内存,常量内存和纹理内存。每个线程都有私有的本地内存。...每个线程块都有共享内存,对该块的所有线程都是可见的,并且与该块具有相同的生命周期。所有线程都可以访问相同的全局内存全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。...3、CUDA编程优化 1)内存优化 一般来说GPU上的计算CPU快的多,但是将原本CPU代码移植到GPU之后,不仅仅要对比代码的执行速度,还要考虑内存传输的问题。...毕竟在GPU运算之前,需要将主机内存中的数据传输到设备内存,这通常是比较耗时的。 优化传输速度的一种方法是使用页面锁定内存

89821

从头开始进行CUDA编程:原子指令和互斥锁

在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识,例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。...为什么呢?因为线程同时在读写同一个内存变量! 下面是当四个线程试图从同一个全局内存中读写时可能发生的情况的示意图。线程1-3从全局寄存器读取相同的值0的次数不同(t分别为0,2,2)。...它们都增加1,并在t= 4,7和8时写回全局内存。线程4开始的时间其他线程稍晚,在t=5时。此时,线程1已经写入全局内存,因此线程4读取的值为1。它最终会在t=12时将全局变量改写为2。...所以我们平均有32 × 80 = 2560个线程在竞争访问同一个全局内存地址。...为什么会这样?请记住共享数组版本包含两个部分 第一部分,少数线程竞争相同(快速)内存(共享数组部分)。 第二部分,许多线程竞争相同的(的)内存(最后的原子添加)。

94220

用什么tricks能让模型训练得更快?先了解下这个问题的第一性原理

在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。...带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费,这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU,从一个节点移动到另一个节点,甚至从 CUDA全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...简单地说,这种方法不会为了再次读取而将数据写入全局内存,而是通过一次执行多个计算来避免额外的内存访问。 例如,执行 x.cos ().cos () 运算,写入内存的方式需要 4 次全局读写。...这就是为什么激活函数的成本几乎是一样的,尽管 gelu 显然 relu 包含更多的运算。 因此,重新实现 / 激活检查点会产生一些有趣的结果。...此外,执行简单的一元运算(例如将张量 x2)实际上需要将张量写回全局内存。 因此直到执行大约一百个一元运算之前,更多的时间是花在了内存访问而不是实际计算上。

54020

深度学习模型部署简要介绍

为了方便编写在GPU上运行的代码,英伟达推出了CUDA编程模型,扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分,一个是如何组织线程层次结构,更好地利用GPU的并行性,一个是如何访问设备内存。...一个块内的线程可以通过一些共享内存来共享数据,并通过同步它们的执行来协调内存访问。 2、内存层次结构 设备内存可以分为全局内存,共享内存,常量内存和纹理内存。每个线程都有私有的本地内存。...每个线程块都有共享内存,对该块的所有线程都是可见的,并且与该块具有相同的生命周期。所有线程都可以访问相同的全局内存全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。...3、CUDA编程优化 1)内存优化 一般来说GPU上的计算CPU快的多,但是将原本CPU代码移植到GPU之后,不仅仅要对比代码的执行速度,还要考虑内存传输的问题。...毕竟在GPU运算之前,需要将主机内存中的数据传输到设备内存,这通常是比较耗时的。 优化传输速度的一种方法是使用页面锁定内存

1.2K20

OpenCV二维Mat数组(二级指针)在CUDA中的使用

当然使用二维数据会增加GPU内存访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。   举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1....这个是一个简单的示例,以一级指针和二级指针访问二维数组中的数据,主要步骤如下: (1)为二级指针A、C和一级指针dataA、dataC分配CPU内存。二级指针指向的内存中保存的是一级指针的地址。...这样在设备端就可以使用二级指针访问一级指针的地址,然后利用一级指针访问输入数据。也就是A[][]、C[][]的用法。...(6)使用cudaMemcpy()函数将主机端一级指针指向的CPU内存空间中的输入数据,拷贝到设备端一级指针指向的GPU内存中,这样输入数据就算上传到设备端了。...(8)最后将设备端一级指针指向的GPU内存中的输出数据拷贝到主机端一级指针指向的CPU内存中,打印显示即可。 ?

3.1K70

从「根」上找出模型瓶颈!康奈尔AI联合创始人发文,从第一原理出发剖析深度学习

至于为什么非矩阵乘法的理论性能和现实相差这么多,研究人员给出的答案是:内存带宽(memory bandwidth)。...深度学习模型优化关注的带宽成本主要是从CUDA全局内存转移到CUDA共享内存。 回到工厂那个例子,虽然工厂可以完成一些计算任务,但它并不是一个适合存储大量数据的地方。...如果你曾经写过CUDA内核代码的话,就可以知道任何两个PyTorch都有机会进行融合来节省全局内存的读写成本。...运算符融合的效果就是更多的操作,时间成本相同,这也是为什么激活函数的计算成本几乎都是一样的,尽管gelu显然relu多了很多操作。...增加重复次数是在不增加内存访问的情况下增加计算量的一个简单方法,这也被称为增加计算强度。 因为tensor的大小为N,需要将执行2*N次内存访问,以及N*repeat FLOP。

44020

CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(二)

prop.canMapHostMemory) exit(0); //在选择设备和在进行CUDA调用之前,一定要执行下面的语句使得零拷贝内存可用 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost...同时这对P2P也有很大帮助,详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。 9.2. 设备内存空间 CUDA使用的内存图: ?...聚合访问全局内存 就是,一定一定一定要合并访问全局内存,这样才能减少事务的个数。...本地内存 本地内存实际上是片外的。因此访问本地内存访问全局内存一样开销很大。local只被用来放自动变量,这是由NVCC控制,当它发现木有足够的寄存器来放变量的时候,就会把变量放到Local里。...额外的纹理能力 使用tex1D() , tex2D() , or tex3D()可能tex1Dfetch()快。 9.2.5. 常量内存 设备上一共64KB的常量内存

1.9K100

【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

该示例展示了如何将 GPU 设备函数(来自 GPU 设备静态库)作为函数指针传递以供调用。此示例需要计算能力 2.0 或更高的设备。...该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制,将全局内存数据复制到共享内存,从而提高内核性能并减少寄存器压力。...该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制,从全局内存到共享内存进行异步加载,从而提高内核性能并减少寄存器压力。...newdelete 这个示例展示了通过设备 C++ new 和 delete 操作符以及 CUDA 4.0 提供的虚函数声明进行动态全局内存分配。...该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制,从全局内存到共享内存进行异步加载,从而提高内核性能并减少寄存器压力。

1000
领券