gpu-shared-memory

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同じメモリバンクにアクセスする同じスレッドが競合を2回引き起こしますか？

私はベクトル削減を行うカーネルに取り組んでいます。 コード： それは基本的に0 私は512フロート要素のブロックと、このスキームを以下だベクトルの全ての位置を加算した位置に結果を格納します //scratch[] is a vector located in shared memory with all 512 elements NUM_ELEMENTS = 512; for(stride=N

cuda gpu-shared-memory bank-conflict 2017-01-27

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反復問題のためのOpenCLの最良の汎用コンピューティングプラクティスは何ですか？

大きなデータセットに対して多くの操作を必要とするプログラムがあり、各データ要素の操作が独立している場合、OpenCLは高速化のための良い選択の1つになります。ここ while(function(b,c)!=TRUE) { [X,Y] = function1(BigData); M = functionA(X); b = function2(M); N =

parallel-processing opencl gpgpu processing-efficiency gpu-shared-memory 2016-07-21

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ストリームを指定するがデフォルトの共有メモリサイズを持つカーネルラウチ

CUDAでカーネルを起動するストリームを指定する必要があります。カーネルは、カーネルコードで定義されたサイズの共有メモリを使用します。 static const int cBlockSize = 256; __global__ fooKernel(void* param) { __shared__ uint32_t words[cBlockSize/16]; // imp

c++ cuda gpgpu gpu-shared-memory 2016-09-11

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GPU共有メモリの実用的な例

は、私はこのような配列を持っている： data[16] = {10,1,8,-1,0,-2,3,5,-2,-3,2,7,0,11,0,2} 私はG80のGPU上の共有メモリを使用して、この配列の削減を計算したいです。 NVIDIA文書に引用としてカーネルはそのようなものです：紙の __global__ void reduce1(int *g_idata, int *g_odata) { ex

cuda gpu-shared-memory bank-conflict 2017-04-03

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CUDA共有メモリ割り当ての定数を宣言する場所

私は1024行列の適合関数を実行しています。各行列は独自のブロックを持ち、同じサイズです。各ブロックはn*nのスレッド（行列の次元）を持ち、n*n共有メモリを持つ必要がありますので、簡単に合計を減らすことができます。しかし、すべての行列の次元nは、実行時に変更可能です（つまり、手動で変更できますが、常に2の累乗であるため、合計は簡単です）。ここで問題となるのは、共有メモリは定数を使って割り当てなけ

cuda constants declaration gpu-shared-memory 2016-12-29

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CUDAおそらく '不十分な'共有メモリを使用した不正なメモリアクセス

私は基本的な削減によってベクトル蓄積を行うことができる単純なCUDAカーネルを持っています。私はそれを複数のブロックに分割してより大きなデータを扱うことができるように拡大しています。しかし、私は、適切な量の共有メモリをカーネルで使用するために割り当てることは、不正なメモリアクセスでは失敗しています。この制限を増やすと消えてしまいますが、その理由を知りたいのです。 コアカーネル： は、ここで私が話し

cuda gpu-shared-memory 2016-11-12

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使用して、両方の動的に割り当てられたと静的に割り当てられた共有メモリ

それぞれが次のローカル変数を持つ、私は2つの__device__ CUDA機能があるとします。 __shared__ int a[123]; と別の関数（__global__機能、すなわち、それは私のカーネルだと言います） 、with： extern __shared__ int b[]; これはnVIDIAによって明示的に許可/禁止されていますか？ （programming guideセ

cuda gpu-shared-memory 2016-05-01

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cudaFuncSetCacheConfig - すべてのデバイスまたは現在のデバイスに適用されますか？

cudaFuncSetCacheConfig関数（KeplerとMaxwellデバイスで、L1、より多くの共有メモリまたは同等の量を好むかどうかを選択する）を呼び出すと、システム上のすべてのデバイスでそのカーネルを起動するか、 1？ （APIリファレンスは実際には言いません）

cuda gpu-shared-memory 2016-05-04

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「できるだけ多くの動的共有メモリを持つ」カーネルを起動するにはどうすればよいですか？

CUDAデバイスの共有メモリ容量は非常に限られており、数十キロバイトしかありません。そして、私たちはまた、カーネルが起動しないことも知っています（通常は？）。または、利用可能な共有メモリが、使用するコードの静的割り当てと動的に割り当てられた共有メモリの両方で使用されていることを認識しています。 今、cudaGetDeviceProperties()は私たちに全体のスペースを与えます。しかし、関数シ

cuda gpu-shared-memory 2016-05-04

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アドレスが共有メモリにあるかどうかを確認できますか？

私は、次のCUDA機能書きたい：ホスト側で void foo(int* a, size_t n) { if (/* MAGIC 1 */) { // a is known to be in shared memory, // so use it directly } else { // make a copy of a in sh

c++ cuda gpu-shared-memory 2017-02-28

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