方 形 共 享 内 存 使用共享内存可以直接缓存具有方形维度的全局数据。方形矩形的简单维度可以很容易从二维线程索引中计算出一维内存偏移。下图显示了一个共享内存块，它在每个维度有32个元素，且按行主序进行存储。上部的图显示了一维数据布局的实际排序，下部的图显示了带有4字节数据元素和存储体映射的二维共享内存逻辑视图。 使用下面的语句静态声明一个二维共享内存变量：__shared__ int til
2021/2/4 安装cuda+cudnn（参考:https://geek-docs.com/pytorch/pytorch-tutorial/pytorch-optimization.html） 我之前已经安装好了查看了一下我安装的cuda版本是11.1，但查看了这个网站,https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_
原来的系统及相关配置： ubuntu18.04 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.4 由于需要测试的source code使用的是tensorflow1.2版本，需要CUDA8.0支持，故尝试在已有的10.1版本的情况下安装CUDA8.0。过程中踩过一些坑，特此记录下来。0. 下载安装CUDA8.0https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-down
1 安装ubuntu16.04系统，可以百度搜索，这里不累述。2 下载安装anaconda3.5.2.0： 2.1 下载anaconda3镜像，清华大学开源软件镜像站下载地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 查找对应需要版本，这里使用A
title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
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date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
在GPU并行编程中，一般情况下，各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态，在各个并行副本之间进行通信和协作，这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制。 共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量，将使这个变量驻留在共享内存中，该变量具有以下特征： 位于线程块的共享存储器空间中与线程块具有相同的生命周期
本文安装环境： - 双显卡： intel 集显 + nvidia 独显 - Ubuntu 18.04.4 - CUDA 11.7 1. Deb 安装包是个坑 (不要用这种方法！)使用 Deb 安装包 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb，安装完成之后，重启出现黑屏， - 出现黑屏后解决方法： （1）
多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
CUDA samples系列 0.4 cppOverload基础知识int与int2类型强制类型转换函数指针函数重载设定核函数属性ShareMemory源代码解析 基础知识这份代码介绍了核函数重载的方法，先介绍一些需要的基础知识。int与int2类型int是四个字节，32位； int2类型是2个int，可以分为2个int：int2 position；
position.x = 1;
positi
1 安装CUDA1.1 查找Nvidia适用的CUDA版本桌面右键，【打开 NVIDIA控制面板】 查看【系统信息】 查看NVIDIA的支持的CUDA的版本，下图可知支持的版本是 10.1 1.2 下载CUDACUDA下载官方网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到适合的版本下载
内存模型使用案例共享内存在核函数中使用如下修饰符的内存，称为共享内存：__share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。因为共享内存是块内线程可见的，所以就有竞争问题的存
关于cuda的内存问题在GPU上CUDA线程可以访问到的存储资源有很多，每个CUDA线程拥有独立的本地内存（local Memory）；每一个线程块（block）都有其独立的共享内存（shared memory），共享内存对于线程块中的每个线程都是可见的，它与线程块具有相同的生存时间；同时，还有一片称为**全局内存（global memory）**的区域对所有的CUDA线程都是可访问的
SM(streaming multiprocessor) Mapped pinned memory 页锁定内存，分配在主机内存但是映射到GPU，所以可以直接从GPU上访问。 缓存侦测cache snoops：当特定数据由多个缓存共享，并且处理器修改共享数据的值时，更
最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。 直接进入正题吧[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教
其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储
某些部分翻译自《CUDA by Example》块（Block）内的并行线程将能够执行并行块无法完成的任务。硬件将一次发射的数据块数限制在65535块。类似地，硬件限制了每个块的线程数，我们可以用这些线程来启动内核。具体地说，这个数字不能超过设备属性结构的maxThreadsPerBlock字段指定的值。对于许多当前可用的图形处理器，这个限制是每个块512个线程，那么我们如何使用基于线程的方法来添
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2024-03-20 20:33:29
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Dynamic Global Memory Allocation and Operations动态全局内存分配和操作仅受计算能力 2.x 及更高版本的设备支持。__host__ __device__ void* malloc(size_t size);
__device__ void *__nv_aligned_device_malloc(size_t size, size_t align);
_
安装基于TensorFlow 2.10.1、CUDA 11.8、cuDNN 8.8.1以及PyTorch 2.0.0的深度学习环境涉及到多个组件的协调安装。以下是一个大致的步骤指南：1. 安装CUDA 11.8下载CUDA Toolkit 11.8： 访问NVIDIA官方网站，下载与你的操作系统和硬件兼容的CUDA Toolkit 11.8安装包。安装CUDA Toolkit： 按照官方安装指南进
CUDA 存储单元的适用条件CUDA 设备使用多个内存空间，这些空间具有不同的特征，反映了它们在 CUDA 应用程序中的不同用途。 这些内存空间包括global, local, shared, constant, texture, 和 registers，下图所示。就速度而言，如果所有不同类型的设备内存都在比赛中，比赛结果如下：Register fileShared MemoryConstant
## Pytorch CUDA 如何使用共享GPU内存
在深度学习领域，Pytorch是一个非常流行的深度学习框架，而CUDA则是用于并行计算的GPU加速计算框架。在某些情况下，我们可能需要在Pytorch中共享GPU内存，以实现更高效的计算。本文将介绍如何使用Pytorch共享GPU内存，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有两个Pytorch模型，希望它们可以共享同一块GP
