在CUDA编程中,共享内存是一种高速缓存,它允许多个线程在同一个多核GPU上同时访问同一块内存。这种内存访问方式相较于全局内存访问速度更快,因为它避免了内存带宽的限制。
然而,共享内存并不总是比全局内存快。在某些情况下,全局内存访问速度可能更快,具体取决于以下因素:
总之,共享内存和全局内存之间的性能差异取决于多个因素。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的内存访问方式。
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集,允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计,能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元(如CUDA核心或流处理器)同时工作。
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念,这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT(Single Instruction Multiple Thread)架构 CUDA架构基于SIMT模型,这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位,而线程被组织成线程块(Thread Block),进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法,充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程(Threads): 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块(Thread Blocks): 一组线程,它们共享一些资源,如共享内存,并作为一个单元被调度。 - 网格(Grid): 包含多个线程块,形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问,但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享,访问速度快,常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储,每个线程独有,但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步(Barrier Synchronization) 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续,保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构(ISA) CUDA提供了专门的指令集,允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化,支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序,通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数(核函数,kernel functions)。核函数会在GPU上并行执行,而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库,如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库(如cuFFT, cuBLAS)、深度学习库(如cuDNN)等,为开发者提供了完整的开发环境。
写在最前 这本书是2011年出版的,按照计算机的发展速度来说已经算是上古书籍了,不过由于其简单易懂,仍旧被推荐为入门神书。先上封面: 由于书比较老,而且由于学习的目的不同,这里只介绍了基础
9. 内存优化 看页数也知道,内存优化是性能提升最重要的途径。目标在于通过最大化带宽获得对硬件的最大使用率。最好使用快速内存而减少慢速内存的访问。这章就是各种讨论内存优化。 9.1. 主机和设备之间的
数天前,陈天奇团队宣布推出 TVM,在微博上表示,「我们今天发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机,cuda, opencl, metal, javascript 以及其它各种后端。欢迎对于深度学习,编译原理,高性能计算,硬件加速有兴趣的同学一起加入 dmlc 推动领导开源项目社区 。」 AI科技评论了解,大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行优化,且需要在包括手机、IOT 设备及专用加速器上部署大量工作。而 TVM 是一种将深度学习工作负载部署到硬件的
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上,A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS,这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。
torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。
torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器,使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。一旦张量/存储被移动到shared_memory(请参阅share_memory_()),就可以将它发送到其他进程,而不需要进行任何复制。
在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系?通过查阅资料,我整理了这份简洁版CUDA入门文档,希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多,我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上,英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器,Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺,搭载新款图形处理器GV100,拥有5120 CUDA、640个Tensor内核,分PCle和SXM2两版,双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS,单精度则为14 TFLOPS和15
HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机,如天气预报、油气勘探和金融建模。今天,数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系统甚至桌面工作站中的许多类型的HPC应用程序,为数百个行业和科学领域服务。
栅栏同步是一个原语, 在很多并行编程语言中都很常见. 在CUDA中, 同步可以在两个级别执行:
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) , 每个线快有包含共享内存, 可以被线程块中所有线程共享,其声明周期与线程块一致。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
Quadro RTX 4000将NVIDIA Turing GPU架构与最新的内存和显示技术相结合,以单插槽PCI-e结构提供最佳性能和功能。 享受更大的流畅性与如照片真实感渲染,体验启用AI-应用更快的性能和创建详细的,栩栩如生的虚拟现实体验。更具成本效益和更加广泛与弹性的工作站机箱配置。
填一下 【BBuf的CUDA笔记】十,Linear Attention的cuda kernel实现解析 留下的坑,阅读本文之前需要先阅读上面这篇文章。这里就不重复介绍背景知识了,只需要知道现在要计算的目标是:
clone()函数返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量,与源张量不共享数据内存,但提供梯度的回溯。
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
AI 的快速发展,伴随而来的是大计算量。这就自然而然的引出了一个问题:如何减少 AI 对计算的需求,并提高现有 AI 计算效率。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
选自blog.christianperone 作者:Christian S. Perone 机器之心编译 参与:思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队(FAIR)提供支持的深度学习框架,PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中,来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构,揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台,通过GPU强大的并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
CUDA API包括三个,从低到高等级分别为 Thrust API Runtime API Driver API 用于CUDA的GPU是安装于主机系统中的独立设备 GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中 CUDA Kernel是可在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序(Kernel没有返回值) Kernel的调用时异步的,即主机仅仅把要执行的Kernel顺序提交给GPGPU,并不等待执行完成,然后直接处理后面的其他任务 cudaThreadSynchronize() 使主机进入阻
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,这种方法虽然方便,但需要创建或移动许多临时张
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作,但进行了扩展,这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递,将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。
选自timdettmers.com 作者:Tim Dettmers 机器之心编译 编辑:泽南 FP8 训练带来的速度提升可能要一统 AI 领域,但这是我要考虑的问题吗? 深度学习对于算力的要求很高,对于个人来说,GPU 的选择很大程度上决定了你的工作、学习体验。显卡既贵又复杂,如果想购买新的 GPU,哪些功能最重要?内存、核心、Tensor Core 还是缓存?如何做出性价比高的选择?每出一代新 GPU 这些问题就要重新审视一番。 近日,华盛顿大学在读博士 Tim Dettmers 通过一篇长文在 RTX
编者按:5 月 11 日,在加州圣何塞举办的 2017 年度 GPU 技术大会上,英伟达发布了 Tesla V100,号称史上最强的 GPU 加速器。发布之后,英伟达第一时间在官方开发者博客放出一篇博
AI科技评论按:很多读者在思考,“我和AI科技评论的距离在哪里?”答案就是:一封求职信。 5 月 11 日,在加州圣何塞举办的的 2017 年度 GPU 技术大会上,英伟达发布了 Tesla V100
首先,我们需要对一种深度学习模型很熟悉,这样我们就可以找到其性能瓶颈,并查看在我们进行了优化之后有多大的提升。我们可以使用内置的 PyTorch 分析器,也可以使用通用的 python 分析器。我们将同时考察这两种方法。
在NVIDIA的GPU中,内存(GPU的内存)被分为了全局内存(Global memory)、本地内存(Local memory)、共享内存(Shared memory)、寄存器内存(Register memory)、常量内存(Constant memory)、纹理内存(Texture memory)六大类。这六类内存都是分布在在RAM存储芯片或者GPU芯片上,他们物理上所在的位置,决定了他们的速度、大小以及访问规则。
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),如下图所示。
摘要: 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时,经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及,错误难免,欢迎讨论。
2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(http://docs.nvidia.com/cuda/),CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来,GPU最成功的一个应用就是深度学习领域,基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前,最新的CUDA版本为CUDA 9。
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。
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);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 最近,一项关注于快速构建深度学习环境的 GitHub 项目十分流行,这个名为 Deepo 的项目由一系列 Docker 镜像组成,包含了 TensorFl
https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4
在从事深度学习框架的实现工作时,了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目,可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码,由此对其工作原理产生兴趣。
本篇文章聊聊正在公开测试的平台,无问芯穹的 MaaS 服务,包含了平台使用体验和一些小技巧。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近老黄掏出的显卡核弹Hopper H100可谓是风头无两,性能全面碾压老前辈。但除了800亿晶体管,Hopper架构也是完全重新设计的,一起看看架构里面还有啥细节? 在英伟达GTC 2022大会上,老黄更新了服役近两年的安培微架构(Ampere),推出Hopper架构,并抛出一块专为超算设计、包含800亿个晶体管的显卡Hopper H100,比老前辈A100显卡的540亿晶体管还要高出不少。 但光看名字和参数还不够,Hopper到底牛在哪? 最近
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