coalesced

计算机视觉大型攻略 —— CUDA(3)内存模型（二）Aligned and Coalesced内存访问

上一篇介绍了CUDA内存空间。GPU对片外DRAM的访问往往是访存性能的瓶颈。[1]第四章的后半部分，通过Global内存为例，说明了GPU访问DRAM的工作模式以及在该模式下，如何高效的使用DRAM内存。同样的内容也可以参考[2]的5.3.2一节。参考文献：[1]PROFESSIONALCUDACProgramming.JohnCheng,MaxGrossman,TyMcKercher.[2]C
linusyue·2023-08-11 20:26

[fairseq] 报错：TypeError: _broadcast_coalesced(): incompatible function arguments

前言我通过复写了模型的state_dict方法，具体就是给其增加了dynamic_mask（字典类型，里面是tensor），allocated_neuron_num（整型）。defstate_dict(self,destination=None,prefix='',keep_vars=False):state_dict=super().state_dict(destination,prefix,k
Muasci·2022-11-22 20:38

cuda合并访问的要求_CUDA 共享内存的bank conflict 以及合并存储器访问（Coalesced memory accesses）...

上面两个概念不要搞混了，两个不同的概念大部分转自http://www.cnblogs.com/waytofall/archive/2013/02/19/2916996.htmlhttp://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3215187.html个人感觉sharedmemory可能是CUDA优化编程中最经常考虑的东西了。在编程过程中，有静态的sharedmemory动态的shar
weixin_39823200·2022-04-23 21:08

CUDA总结：合并访问coalesced

传输延迟（latency）在host端和device端之间存在latency，数据通过PCI-E总线从CPU传输给GPU，我们必须避免频繁的host、device间数据传输，即使是最新的PCIE3.0x16接口，其双向带宽也只有32GB/s在device内部也存在latency，即数据从gpu的存储器到multi-processor（SM）的传输。访问一次全局内存，将耗费400~600个cycle
Kelvin_Ngan·2016-12-12 23:12
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