CUDA编程中内存分为主机内存（内存条）与设备内存（显存），为提高计算效率，需要设计程序降低内存的数据搬运，或使用快速的内存寄存数据。...共享内存 CPU和GPU组成异构计算架构，如果想从内存上优化程序，我们必须尽量减少主机与GPU设备间的数据拷贝，并将更多计算从主机端转移到GPU设备端，我们要尽量在设备端初始化数据，并计算中间数据，并尽量不做无意义的数据回写...GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，SM里有计算核心可直接访问的寄存器（Register）和共享内存（Shared Memory）；...从软件角度来看，CUDA的线程可以访问不同级别的存储，每个Thread有独立的私有内存；每个Block中多个Thread都可以在该Block的Shared Memory中读写数据；整个Grid中所有Thread...Shared Memory的读写访问速度会远高于Global Memory。内存优化一般主要利用Shared Memory技术。
CUDA共享内存使用示例如下：参考教材《GPU高性能编程CUDA实战》。...1 #include 2 #include 3 #include 4 #include...54 float *a, *b, c, *partial_c; 55 float *dev_a, *dev_b, *dev_partial_c; 56 57 //分配CPU内存...* sizeof(float)); 60 partial_c = (float*)malloc(blocksPerGrid * sizeof(float)); 61 62 //分配GPU...内存 63 cudaMalloc(&dev_a, N * sizeof(float)); 64 cudaMalloc(&dev_b, N * sizeof(float)); 65
CUDA优化方向 我之前的文章中提到，CPU + GPU 是一种异构计算的组合，各有独立的内存，GPU的优势是更多的计算核心。...GPU内存硬件结构 GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，Multiprocessor里有计算核心可直接访问的寄存器（Register...）和共享内存（Shared Memory）；多个SM可以读取显卡上的显存，包括全局内存（Global Memory）。...英伟达GPU存储结构 从软件角度来看，CUDA的线程可以访问不同级别的存储，每个Thread有独立的私有内存；每个Block中多个Thread都可以在该Block的Shared Memory中读写数据；...总结 一般情况下，我们主要从“增大并行度”和“充分利用内存”两个方向对CUDA来进行优化。本文针对这两种方向，分别介绍了多流和共享内存技术。
内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...这些不同的内存区域各有特点，如全局内存提供对主机与设备之间数据交换的支持，共享内存用于同一SM内的线程间高效通信，常量内存和纹理内存则优化了对频繁访问的不变数据的读取。...内存层次与管理： CUDA提供了多层次的内存系统，以优化数据访问和存储效率。...- 共享内存：每个线程块独享的高速缓存，用于线程块内部线程间的高效数据共享和通信。 - 常量内存：存储在整个内核执行过程中不会改变的数据，访问速度快，适合频繁读取的场景。...- 内存访问优化：利用内存对齐、coalesced访问（合并访问）、预加载等技术减少内存访问延迟和带宽消耗。
6月底，NVIDIA悄悄发布CUDA Toolkit12.2。...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要求使用NVIDIA的GPU开放内核模块驱动程序。由于这是HMM的首个发布版本，存在一些限制： ▶ 尚不支持对文件支持的内存进行GPU原子操作。 ▶ 尚不支持Arm CPU。...▶ 在尝试在父进程和子进程之间共享可访问GPU的内存时，fork()系统调用尚不完全支持。...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。
重启之后，发现GPU无法正常使用，出现无法登录系统、分辨率改变等问题，与Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动后循环登录问题中描述的症状一致。...操作系统：ubuntu 16.04 系统内核： Linux version 4.13.0-31-generic GPU： GTX 1080 CUDA：cuda-9.1, cudnn-7.0.1，deb...(local)安装方式 nvidia driver： nvidia driver 387.26 Nvidia已经更新了驱动，只需要安装新的驱动就可以解决linux kernel和nvidia driver...解决方法 首先，在PPA GPU查看驱动的版本（Current official release: nvidia-387 (387.34)...） 1、卸载现有GPU驱动 2、PPA安装新的GPU驱动...3、重启 4、deb (network)的方式安装CUDA 9.1。
如何使用CUDA进行GPU编程：安装和配置CUDA开发环境：前提条件：需要一块支持CUDA的NVIDIA GPU。...访问NVIDIA官方网站并下载最新的CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit安装CUDA Toolkit：根据操作系统，运行CUDA...全局内存的访问速度相对较慢，因此优化CUDA程序时，需要尽量减少对全局内存的访问次数。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。...共享内存的访问速度相比全局内存快得多，因此适合存储临时数据，以减少对全局内存的访问次数。共享内存在CUDA程序中的使用需要显式地进行声明和管理。...通过减少全局内存的访问、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。
支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应用程序可以立即受益于新 GPU 系列中增加的流式多处理器 (SM) 数量、更高的内存带宽和更高的时钟频率。...集群调整与对 Tensor Memory Accelerator (TMA) 的分析支持相结合，这是 NVIDIA Hopper 在全局和共享内存之间的快速数据传输系统。...Nsight Compute for CUDA 11.8 中也包含一个新示例。该示例提供源代码和预先收集的结果，引导您完成整个工作流程，以识别和修复未合并的内存访问问题。...其他工具 CUDA 工具包中还包含用于 CPU 和 GPU 线程调试的CUDA-GDB以及用于功能正确性检查的Compute Sanitizer都支持 NVIDIA Hopper 架构。...总结 此版本的 CUDA 11.8 Toolkit 具有以下功能： 支持 NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada Lovelace GPU 的第一个版本 延迟模块加载扩展以支持除了设备端内核之外的
首先讲一下Unified Memory（统一内存寻址）。在编写CUDA程序的时候，我们需要在CPU端和GPU端分别定义不同的内存空间，用于存储输入或输出的数据。...Unified Memory经历了一个比较长的发展历史，2010年CUDA4率先推出了统一虚拟地址——UV的概念，当时NVIDIA叫做零复制内存，GPU代码可以通过PCIE总线访问固定的CPU内存，无需进行...在CUDA6中推出了统一内存池的概念。内存池可以在CPU与GPU之间进行共享，而CPU和GPU均可以利用单一的指针来访问管理内存。...其中，页错误指的是GPU上代码所访问的页没有常驻GPU内存，这页就会出错，支持页错误可以让该页按需页迁移GPU内存或者映射到GPU地址空间，以便通过PCIE或者NVLink互联来进行访问，实现按需进行页迁移的操作...在Volta架构下面，NVIDIA新增了Access Counters的存取计数器这一特性。这个特性会对内存访问的频繁程度进行计数，只会对访问频繁的内存进行迁移，从而进一步提升内存访问的效率。
当然你可以根据未来的新GPU上增加的数量, 或者变大的共享内存，对代码手工做出进一步优化，但这是可选的。...答复：GPUDirect技术允许你直接这样做，具体可以访问这个页面： https://developer.nvidia.com/gpudirect 6 问：CPU和GPU之间的峰值传输速率是多少?...从页面锁定内存传输更快，因为GPU可以直接从这个内存直接DMA。然而，分配过多的页面锁定内存会显著影响系统的整体性能，所以要小心分配。 7 问：为什么我的GPU计算的结果与CPU的结果略有不同?...11 问：我怎样才能知道我的内核使用了多少寄存器/多少共享/常量内存? 答复：将选项“--ptxas-options=-v”添加到nvcc命令行。编译时，这些信息将输出到控制台。...具体关于计算能力，可以访问这里：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
来源：Preofessional CUDA® C Programming CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序...CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作。在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。...可以看到，每个线程有自己的私有本地内存（Local Memory），而每个线程块有包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。...此外，所有的线程都可以访问全局内存（Global Memory）。还可以访问一些只读内存块：常量内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory）。...SM的核心组件包括CUDA核心，共享内存，寄存器等，SM可以并发地执行数百个线程，并发能力就取决于SM所拥有的资源数。
图示：基于 Nvidia 的 GPU 应用软件栈 主要组件 CUDA 工具集包含了 nvidia-container-runtime(shim)、nvidia-container-runtime-hook...Time-slicing 时间片调度机制，可以使用简单的超额订阅策略来调用GPU的时间片调度器，从而实现多个 CUDA 应用程序通过 GPU 时间的共享达到并发执行的效果。...当时间片被激活时，GPU 通过以固定时间间隔（可配置）在进程上下文之间切换，以公平共享的方式在不同进程之间共享其计算资源。此方式是在 Kubernetes 集群中共享 GPU 的最简单解决方案。...同时，时间片调度不会在共享 GPU 的进程之间提供任何级别的内存隔离，也不会提供任何内存分配限制，这可能导致频繁的内存不足 (OOM) 错误；同时，由于没有内存隔离，任何一个进程的内存不足，都会导致所有在同一个设备上执行的...减少GPU上下文存储空间 如果没有 MPS，使用 GPU 的每个 CUDA 进程会在 GPU 上单独分配存储和调度资源。而 MPS server 只分配一份GPU存储和调度资源，并由所有客户端共享。
GPU支持 Cuda（用于 NVIDIA GPU） ROCm（适用于 AMD GPU） 协议、优化和高级功能 自动选择最佳传输和设备。 带注册缓存的零复制。 可扩展的流量控制算法。 优化的内存池。...该层的主要目标是以最小的软件开销提供对硬件网络资源的直接有效的访问。为此，UCT 依赖于低级驱动程序，例如 uGNI、Verbs、共享内存、ROCM、CUDA。...CUDA (NVIDIA GPU) memory support: cuda_copy, cuda_ipc, gdr_copy rocm ROCm (AMD GPU) memory support:...目前 UCX 通过 Cuda 库支持 NVIDIA GPU，通过 ROCm 库支持 AMD GPU。 哪些 UCX API 支持 GPU 内存？...ucx_info -d | grep cuda``ucx_info -d | grep rocm 在某些情况下，内部内存类型缓存可能会将 GPU 内存误检测为主机内存，从而导致无效的内存访问。
类型 位置 内存 集成显卡 集成在主板上，不能随意更换 使用物理内存 独立显卡 作为一个独立的器件插在主板的AGP接口上的，可以随时更换升级 有自己的显存 随着显卡的迅速发展，GPU这个概念由NVIDIA...CUDA编程模型基础 CUDA 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA...CUDA改进了DRAM的读写灵活性，使得GPU与CPU的机制相吻合。另一方面，CUDA提供了片上（on-chip）共享内存，使得线程之间可以共享数据。...此外，所有的线程都可以访问全局内存（Global Memory），还可以访问一些只读内存块：常量内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory）。...SM：GPU硬件的一个核心组件是流式多处理器（Streaming Multiprocessor）。SM的核心组件包括CUDA核心、共享内存、寄存器等。SM可以并发地执行数百个线程。
GPU接收数据包信息并将其直接处理到 GPU 内存中 图 1 显示了使用 NVIDIA GPU 和 ConnectX 网卡的加速内联数据包处理应用程序的典型数据包工作流程场景。...GPUDirect RDMA 依赖于 NVIDIA GPU 在 PCI Express 基址寄存器 (BAR) 区域上公开部分设备内存的能力。...实现此通知系统的最简单方法是使用繁忙等待标志更新机制在 CPU 和 GPU 之间共享一些内存。...虽然 GPUDirect RDMA 旨在从第三方设备直接访问 GPU 内存，但您可以使用这些相同的 API 来创建 GPU 内存的完全有效的 CPU 映射。 CPU 驱动的复制的优点是开销较小。...用于内联数据包处理的内存池结构 对于控制流，要启用CPU和GPU之间的通知机制，可以使用gpudev通信列表：CPU内存和CUDA内核之间的共享内存结构。
设备上的寄存器或存储，CPU 以内存读写指令来访问。 CSR ———— Control & Status Register，设备上的用于控制、或反映状态的寄存器。...它向 VM 内核分配内存，把 GPA 填入到 GPU 的 CSR 寄存器，GPU 用它作为 IOVA 来发起 DMA 访问，VT-d 保证把 GPA 翻译为正确的 HPA，从而 DMA 到达正确的物理内存...三、容器 GPU 虚拟化 首先，我们这里谈到的，都是 nVidia 生产的 GPU、都只考虑 CUDA 计算场景。...一个 VM 里的 CUDA 程序越界访问了显存，一堆风马牛不相及的 VM 里的 CUDA 应用就会被杀死。 所以，很显然，GPU 池化也必须以同时满足故障隔离和算力隔离的方案作为基础。...一个 OS 中同时运行多个 CUDA 任务，这些任务就是在以 Time Sharing 的方式共享 GPU。
CUDA 6中的统一内存模型 NVIDIA在CUDA 6中引入了统一内存模型 （ Unified Memory ），这是CUDA历史上最重要的编程模型改进之一。...CPU和GPU之间共享的数据必须在两个内存中都分配，并由程序直接地在两个内存之间来回复制。这给CUDA编程带来了很大难度。 ?...统一内存模型创建了一个托管内存池（a pool of managed memory），该托管内存池由CPU和GPU共享，跨越了CPU与GPU之间的鸿沟。CPU和GPU都可以使用单指针访问托管内存。...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 。...UVA为 系统中的所有内存提供了单个虚拟内存地址空间，无论指针位于系统中的何处，无论在设备内存（在相同或不同的GPU上）、主机内存、或片上共享存储器。
GPU中Cache很小或者没有，因为GPU可以通过并行计算的方式来减少内存延迟。...换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。...在 CUDA 架构下，显示芯片执行时的最小单位是thread。数个 thread 可以组成一个block。一个 block 中的 thread 能存取同一块共享的内存，而且可以快速进行同步的动作。...不同 block 中的 thread 无法存取同一个共享的内存，因此无法直接互通或进行同步。因此，不同 block 中的 thread 能合作的程度是比较低的。...https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#thread-hierarchy
该芯片拥有6912个 CUDA 核心、432个 Tensor Core 模块和40 GB/80 GB HBM2 内存，能够支持高速的浮点计算、深度学习训练和推理等应用场景。...CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 公司推出的一种并行计算架构，用于在 NVIDIA GPU 上进行通用计算。...CUDA 核心是 NVIDIA GPU 中的计算单元，用于执行并行计算任务。 与 CPU 不同，GPU 包含数千个并行计算单元，称为 CUDA 核心。...CUDA 核心还包含了一些特殊的硬件单元，例如浮点数处理单元、整数处理单元、逻辑单元和共享内存等，可以提供快速的数学运算和数据处理能力。...总的来说，CUDA 核心是 NVIDIA GPU 的核心计算单元，它为开发人员提供了强大的计算能力和高效的编程接口，可以加速各种计算密集型任务的执行速度。
根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。如果数据在缓存中不可用，那么请求将被转发到DRAM。...GPU工作原理十分复杂，我们不想也没有时间在这里详细解释，所以将其简单概括为： 合并内存事务发生在GPU访问连续块中的内存时。...如果GPU需要读取连续存储在内存中的32字节数据，它将执行单个合并内存事务来一次检索所有32字节。非合并内存事务发生在GPU需要访问未连续存储在内存中的数据时。...以下是NVIDIA A100-SXM4-80GB, CUDA 11.2, cuDNN 8.1下NCHW和NHCW的TFLOPS的性能条款。我们看到NHWC在两种设置下的TFLOPS方面表现更好。...https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/developer-guide/index.html https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide
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