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：
- 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。
- 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。
- 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
相关·内容
1回答
为什么cuda指针内存访问比全局设备内存访问慢？
c++、pointers、caching、cuda、restrict-qualifier
vector_types.h>
#include <cstdio>#include <string>
#include "cuda_runtime.h我认为它们应该以相同的速度执行，因为它们都是由L2缓存的全局内存。
浏览 37提问于2021-06-28得票数 0
1回答
CUDA全局内存副本
cuda
CUDA C编程指南(第70页)说，
全局内存驻留在设备内存中，设备内存通过32字节、64字节或128字节的内存事务访问.这些内存事务必须自然对齐:只有与其大小对齐的设备内存的32字节、64字节或128因此，如果我想在设备函数中一次访问32、64或128个连续字节，那么(例如，复制到共享内存)，对此操作最合适的函数(或赋值)是
浏览 1提问于2012-05-31得票数 2
回答已采纳
1回答
如何在Cublas中使用常量内存？
cuda、cublas
当我使用带有常规内存分配器的cublasIsamax时，它工作得很好。= pDevVector ) ::cudaFree( pDevVector ); return result;但如果尝试使用常量内存，则会失败，并出现未知错误复制到常量内存成功，但执行失败。const char* szMsg = ::cudaGetErrorString ( code );
LogError3( L"[%d] [%hs] Could not allocate CUDA
浏览 0提问于2013-06-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我从CUDA示例第9.4章中了解到，当在GPU全局内存上不正确地使用原子操作时，程序的性能可能比纯粹在CPU上执行时差，因为内存访问争用。所以关键的问题是程序访问内存的速度。是真地吗？或者，在我刚才描述的情况下，还有其他因素影响程序的性能
浏览 1提问于2012-07-12得票数 3
回答已采纳
1回答
我可以从主机访问设备全局内存吗？
cuda
CUDA C编程指南指出，在计算能力超过2.0的情况下，主机和设备共享64位linux上的内存空间。我有一块通过标准运行时API "cudaMalloc“分配的全局内存，但主机似乎不能直接访问它。我是否应该做一些特殊的事情来使主机能够访问它？
浏览 2提问于2013-03-09得票数 1
回答已采纳
3回答
数据自动化系统共享的记忆和全球记忆有什么不同？
memory、cuda、global、shared-memory
我对如何在CUDA中使用共享和全局内存感到困惑，特别是在以下方面：
__global__空内核(){ __shared__ int i；foo(i)；}
为什么</em
浏览 8提问于2012-12-30得票数 43
回答已采纳
1回答
来自CUDA计算能力2.0 (费米)的全局内存访问通过768 KB L2缓存工作。看起来，开发人员不再关心全局内存库。但是全局内存仍然非常慢，所以正确的访问模式很重要。我将感谢一些详细的信息，L2如何工作，以及如果我需要，例如，每个线程100-200个元素数组，我应该如何组织和访问全局内存。
浏览 1提问于2012-12-12得票数 4
回答已采纳
5回答
如果cudaMalloc()分配全局内存，那么我为什么需要cudaMemcpy()？
cuda、parallel-processing
我正在学习cuda，到目前为止，我了解到cuda具有为全局对象分配内存的cudaMalloc()函数。但现在在一些矩阵乘法代码中，我看到他们正在使用另一个名为cudaMemcpy()的函数，该函数将对象从主机复制到设备，或者从主机复制到设备。但我不明白为什么需要它？由于cudaMalloc()正在分配全局内存，所以所有的设备内核都应该能够访问它，不是吗？
我的误解在哪里？
浏览 1提问于2012-12-13得票数 3
3回答
为什么全球+共享比单独全球共享更快
cuda、shared-memory
我需要一些帮助来理解Ron Farber代码的行为：
我不明白共享内存的使用如何比非共享内存版本提供更快的性能。也就是说，如果我添加更多的索引计算步骤，并使用添加另一个Rd/Wr周期来访问共享内存，这如何比仅使用全局内存更快？在任一情况下，相同数量的Rd/Wr周期访问全局mem。每个内核实例仍然只访问一次数据。数据仍然使用全局内存传入/
浏览 4提问于2012-08-14得票数 2
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用cuda-gdb来检查全局设备内存。即使在cudaMemcpy之后，这些值似乎也都是零。但是，在内核中，共享内存中的值是好的。有什么想法吗？cuda-gdb会检查全局设备内存吗？看起来主机内存和设备共享内存都很好。谢谢。
浏览 2提问于2011-07-14得票数 7
2回答
内核变量位置
memory-management、cuda
我知道如果我使用通过cudaMalloc (全局memory...right?)分配的变量计算会非常慢(我已经尝试过了，结果比我的算法的顺序版本慢)。内核内存(应该被称为“本地内存”，对吧？)是否应该比全局内存更快？
浏览 1提问于2012-08-17得票数 0
回答已采纳
1回答
为什么我们无法访问主机端的设备内存？
c、cuda、gpu、nvidia
我问了一个问题，虽然事情现在对我来说已经很清楚了，但我仍然想知道为什么不能访问主机中的设备指针。我的理解是CUDA驱动程序负责GPU DRAM中的内存分配。因此，此信息(即我在设备中分配的内存的第一个地址是什么)可以传送到主机上运行的操作系统。则可以访问该设备指针，即所分配的设备存储器的第一地址。我的理解有什么问题？请帮助我理解这一点。谢谢你
浏览 0提问于2013-10-05得票数 0
1回答
如何在cuda上创建可全局访问的变量？
c++、cuda、memory-pool
由于Cuda实际上是在两台计算机上操作，所以当您在设备上时指向主机的内存是无效的，这意味着如果它们有指针成员，就不能将结构(或对象)复制到设备上。我试图建立以下系统来解决这个问题：
使用整数而不是指针。整数是内存池内的偏移量。整数被包装在一个类中(重载"->“和"*")，使其看起来像一个指针。内存池对象管理一个连续的对象数组，这些对象可以很容易地传输到Cuda设备</e
浏览 2提问于2012-10-08得票数 2
回答已采纳
1回答
是否有用于OpenCL内核的主机内存的设备端指针(如CUDA)？
memory、cuda、opencl、zero-copy
在CUDA中，通过主机内存的设备端指针，可以实现主机内存到设备共享内存的内核管理数据传输。在上面的示例中，内核代码可以通过dev_a、dev_b和dev_c访问主机内存。内核可以利用这些指针直接将数据从主机移动到共享内存，而不必通过全局内存中继它们。( OpenCL中的本地内存与数据自动化系统中的共享内存相对应)
浏览 3提问于2013-11-05得票数 3
1回答
在__device__函数中分配内存
memory-management、cuda、dynamic-memory-allocation
在CUDA中是否有一种在设备端功能中动态分配内存的方法？我找不到任何这样做的例子。来自数据自动化系统C方案编制手册：Size_t大小；无空洞( void* ptr)；
从全局内存中的固定大小堆中动态分配和释放内存。CUDA内核中的malloc()函数从设备堆中分配至少大小的字节，并返回一个指向分配内存的指针，如果内存不足则返回NULL
浏览 4提问于2011-01-17得票数 14
2回答
CUDA的内存是零拷贝吗？
cuda
固定内存应该能提高主机到设备之间的传输速率(引用)。但是，我发现我不需要调用cuMemcpyHtoD来访问内核的值，也不需要调用cuMemcpyDtoA来读取返回的值。: 5.000000Thread id: 7, memory content: 7.000000
我使用的是
浏览 6提问于2014-02-06得票数 8
回答已采纳
1回答
如果每段数据占用128位或更多，那么在内存中对它们进行分组有什么好处吗？
memory、cuda、coalescing
我在CUDA编程指南中读到，CUDA设备中的全局内存是通过32、64或128位的事务访问的。知道了这一点，比如说，在内存中拥有一组float4 (128位)有什么好处吗？据我所知，无论float4是分布在内存中还是在一个序列中，事务的数量都是相同的。还是所有的访问都合并在一个巨大的交易中？
浏览 2提问于2013-08-07得票数 0
回答已采纳
1回答
CUDA 5.0内存对齐和合并访问
memory-management、cuda
我线性地将这个数组加载到我的cuda设备全局内存中，即row1、row2、row3……row10。 The GRID_DIM I use is = 10
现在，我从"Cuda C编程指南“中了解到的关于合并访问的内容，我使用的模式是正确的，通过warp连续地访问
浏览 2提问于2013-05-31得票数 2
回答已采纳
1回答
统一存储器:内存传输行为
pointers、memory、cuda
我正在学习cuda，但是目前还没有访问cuda设备，并且对一些统一的内存行为很好奇。据我所知，统一的内存功能，将数据从主机传输到设备需要知道的基础上。因此，如果cpu调用某些数据100次，即在gpu上，它只在第一次尝试中传输数据，并清除gpu上的内存空间。(到目前为止，我的解释正确吗？)假设1存在这种情况，是否存在这样的行为:如果用于gpu的编程结构对于设备内存来说太大，那么UM是否会交换一些最近访问</em
浏览 2提问于2016-08-11得票数 3
2回答
C中的矩阵表示
c、matrix、matrix-multiplication
矩阵表示作为单个指针有哪些优点：通过这种表示，您可以分配内存：在这种表示矩阵访问中，需要额外的乘法：矩阵表示为双指针有哪些缺点：内存分配需要一个循环：
double** B = (double **) malloc(m我见过大多数人使用单指针表示。我想知道，与双数组表示相比，是否有一些性能上的好处？
浏览 5提问于2013-11-03得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
