UDACITY学院在2013年-2015年期间已经做了一套完整的CUDA培训的教材非常适合CUDA初学者。我们会陆续整理（合并视频，贴上中文字幕等），然后发布出来，供初学者学习。
本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。...将程序改为多流后，每次只计算一小部分，流水线并发执行，会得到非常大的性能提升。 默认情况下，CUDA使用0号流，又称默认流。不使用多流时，所有任务都在默认流中顺序执行，效率较低。...）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）。...注意，Shared Memory和Global Memory的字面上都有共享的意思，但是不要将两者的概念混淆，Shared Memory离计算核心更近，延迟很低；Global Memory是整个显卡上的全局内存...总结 一般情况下，我们主要从“增大并行度”和“充分利用内存”两个方向对CUDA来进行优化。本文针对这两种方向，分别介绍了多流和共享内存技术。
内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...这些不同的内存区域各有特点，如全局内存提供对主机与设备之间数据交换的支持，共享内存用于同一SM内的线程间高效通信，常量内存和纹理内存则优化了对频繁访问的不变数据的读取。...由于CUDA编程模型与NVIDIA GPU硬件紧密绑定，且拥有成熟的软件生态，使得用户在选择GPU解决方案时倾向于继续使用NVIDIA的产品，形成较高的用户黏性和迁移成本，成为NVIDIA在市场上的一个重要壁垒...- 共享内存：每个线程块独享的高速缓存，用于线程块内部线程间的高效数据共享和通信。 - 常量内存：存储在整个内核执行过程中不会改变的数据，访问速度快，适合频繁读取的场景。...- 最大限度利用硬件并行性：合理设置线程块大小、网格尺寸，以及有效利用共享内存和同步机制，以充分填满GPU的计算资源。
其中基于GPU和CUDA的TensorRT在服务器，高性能计算，自动驾驶等领域有广泛的应用。...为了方便编写在GPU上运行的代码，英伟达推出了CUDA编程模型，扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分，一个是如何组织线程层次结构，更好地利用GPU的并行性，一个是如何访问设备内存。...一个块内的线程可以通过一些共享内存来共享数据，并通过同步它们的执行来协调内存访问。 2、内存层次结构 设备内存可以分为全局内存，共享内存，常量内存和纹理内存。每个线程都有私有的本地内存。...每个线程块都有共享内存，对该块的所有线程都是可见的，并且与该块具有相同的生命周期。所有线程都可以访问相同的全局内存。 全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。...2）执行配置优化 所谓执行配置优化指的是在执行cuda kernel时，究竟应该使用多大的线程块以及多大的线程网格才能充分利用硬件性能。
CUDA核心并不具备完整的处理单元，实际上它们是一个共享控制单元的处理流，通常在处理图像、深度学习等能大规模并行的任务上优势明显。...3、频率和并行性 虽然GPU的CUDA核心数远超服务器CPU核心数，但这并不代表在所有任务中都能获得同等的并行性能。 GPU更适合单一任务的并行处理，而不是复杂的多任务调度。...举例来说，进行图像处理或神经网络训练时，GPU的并行架构可以将任务分配给数千个CUDA核心并行执行，但执行复杂的数据库查询、多线程Web服务器等任务时，GPU会遇到瓶颈。...4、显存和虚拟显存 你提到通过使用系统内存作为虚拟显存来扩展GPU内存。...GPU架构在执行大量简单计算时优越，但应对操作系统管理、多任务调度等任务时仍显不足。 开发环境与编程难度：尽管CUDA、OpenCL等计算框架简化了GPU编程，但开发环境仍不如CPU应用开发友好。
峰值内存消耗是训练深度学习模型（如视觉 Transformer 和 LLM）时的常见瓶颈。...本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下，将 PyTorch 中的内存消耗降低到约 1/20 的技术。...调用 fabric.backward () 构造损失函数，而不是通常使用的 loss.backward () 使用普通 PyTorch 和 PyTorch with Fabric 的性能和内存消耗几乎完全相同...混合精度训练同时使用 16 位和 32 位精度，以确保不损失精度。16 位表示的梯度计算比 32 位格式快得多，并且节省了大量的内存。这种策略是有益的，尤其是当受到内存或计算限制时。...然而，本文探讨的是内存节省。因此，需要一种更先进的分布式多 GPU 策略，称为完全共享数据并行（FSDP），该策略利用数据并行性和张量并行性在多个设备上共享大权重矩阵。
非确定性行为 在某些情况下，由于并行性，相同的代码可能产生不同的结果。 性能调优 线程和块配置 不当的线程和块配置可能影响性能。 内存访问模式 不连续的内存访问会导致低效的性能。...共享内存使用 不正确的共享内存使用可能增加延迟。 分支分歧 线程间的分支分歧会降低效率。 调试和测试 错误检测 CUDA运行时API不会在每次调用失败时停止程序，需要主动检查返回状态。...了解并解决这些问题需要对CUDA编程模型、GPU架构和并行计算原理有深入的理解。使用CUDA时，持续的学习和实践是提高技能的关键。 在使用CUDA进行加速计算时，有效的内存管理对于性能至关重要。...CUDA提供了几种不同类型的内存，每种都有其特定的用途和访问特性。下面说说一些解决CUDA加速时内存管理问题的策略： 1....通过实施上述策略，可以显著提高CUDA应用程序的性能，尤其是在处理大规模数据集和复杂计算任务时。不过，有效的内存管理通常需要对GPU架构和CUDA编程模型有深入的理解。
有效的应用程序工作流程涉及使用无锁通信机制在以下组件之间创建协调的连续异步管道： 网络控制器(网卡)，用于向 GPU 内存提供接收到的网络数据包 CPU用于查询网络控制器以获取有关接收到的数据包的信息...实现此通知系统的最简单方法是使用繁忙等待标志更新机制在 CPU 和 GPU 之间共享一些内存。...用于内联数据包处理的内存池结构 对于控制流，要启用CPU和GPU之间的通知机制，可以使用gpudev通信列表：CPU内存和CUDA内核之间的共享内存结构。...使用 DPDK gpudev对象的**CUDA 持久内核的示例时间线 为了测量l2fwd-nvDPDKtestpmd数据包生成器的性能，图 12 中使用了两台背对背连接的千兆字节服务器和 CPU：Intel...用于测试 l2fwd-nv 性能的两个千兆字节服务器配置 图 13 显示，当对数据包使用 CPU 或 GPU 内存时，峰值 I/O 吞吐量是相同的，因此使用其中一种内存并没有固有的损失。
另一方面，因为现在这样规模的模型训练都是在基于英伟达的硬件和CUDA生态中完成的，研究人员表示在AMD的GPU之上想要达到类似的训练效率和性能，还有很多工作需要做。...因此，在使用Adam优化器进行混合精度训练时，最小内存需求如下表所示。 每个Frontier节点有8个MI250X GPU构成，每个都有64GB的HBM内存。...因此，在一个批次处理的开始和结束时，托管较早和较晚阶段的GPU会处于空闲状态，从而导致计算时间的浪费或管线泡沫。 管线泡沫分数为p-1m，其中m是批次中微批次的数量。...以混合方式使用多种并行模式，可以最大限度地减少性能不佳的地方。三维并行结合了张量、管线和数据（传统和分片）并行技术，以充分利用资源。...研究人员使用hipify工具将CUDA源代码转换为HIP代码，使用hipcc构建可共享对象（so文件）然后使用pybind从Python代码访问这些可共享对象。 2.
CUDA的持续发展 CUDA 3.0（2010年）和CUDA 4.0（2011年） 引入了多项改进，包括对更多GPU架构的支持和更高效的内存管理。...CUDA 4.0特别强调了对多GPU系统的支持，允许更加灵活的数据共享和任务分配。...CUDA的成熟期 CUDA 5.0（2012年）到CUDA 8.0（2016年） 这一时期CUDA的更新聚焦于提高性能、增强易用性和扩展其编程模型。...GPU：并行性能优化 设计理念： GPU设计重点在于处理大量的并行任务，适合执行重复且简单的操作。...优化策略 为了最大化GPU的使用效率，合理的优化策略包括精细控制线程布局、合理使用共享内存等。在更复杂的应用中，这些优化可以带来显著的性能提升。
工具链中的编译器将 C++ 代码和 CUDA 内核代码一同处理，使其适应 GPU 的架构；而调试器和分析工具帮助开发者优化性能和排查问题。...内核函数与普通的 C/C++ 函数不同，它必须是无返回值的，因为所有输出结果都要通过修改传入的指针或 GPU 内存来传递。...（3）并行算法优化：在设备代码中，CUDA 编程可以实现多个并行优化技术，例如减少分支、优化内存访问模式（如减少全局内存访问和提高共享内存利用率），这些优化有助于最大化利用 GPU 计算资源，提高设备代码的执行速度...示例：在矩阵乘法中，A 和 B 的子块可以加载到共享内存中，以便线程块中的所有线程都可以快速访问。...GPU中的CUDA核心数量越多，它能够并行处理的任务就越多，从而显著提升计算性能。通过这种并行计算，CUDA平台能够在复杂的计算过程中实现大规模任务的并行处理，提供卓越的性能和高效性。
这种架构简单有效，但也存在几个显著的瓶颈： 冯诺依曼瓶颈：CPU和内存之间的数据传输速度成为系统性能的主要限制。 内存墙问题：随着处理器速度的提升，内存速度的提升却相对缓慢，导致系统性能受限。...这种并行性极大地提升了计算效率，特别适用于需要大规模数据处理的应用。...内存层次结构：CUDA包含多个内存层次，包括全局内存、共享内存、寄存器等，开发者可以根据需求选择合适的内存类型，以优化数据访问速度。...高效能计算：通过大规模并行计算，CUDA显著提升了计算效率，特别是在处理大数据和复杂计算任务时，充分体现了统一计算架构的优势。 综合来看，英伟达的CUDA技术在许多方面体现了统一计算架构的理念。...它通过内存计算一体化、多功能处理单元和高效能计算，突破了传统计算架构的限制，显著提升了计算性能和系统灵活性。因此，可以认为CUDA是统一计算架构的一种具体实现形式。
还有一个可能的原因是，在一个流处理器中的每个核心（CUDA核心）的运行共享非常有限的缓存和寄存器，由于共享内存也是有性能极限的，所以即使每个GPU核心频率提高，如果被缓存等拖累也是无法展现出高性能的。...内存架构：GPU的多层内存架构包括全局内存（也就是通常意义上大部分比较关注的内存，在若干到16GB之间，截止到当前最新），2级缓存，和芯片上的存储（包括寄存器，和1级缓存共用的共享内存，只读/纹理缓存和常量缓存...通常来说，最高速的共享内存/缓存和寄存器都是非常有限的，比如在Tesla的K20中，只有48K的缓存可以作为共享内存或者1级缓存使用，所以在很多用GPU加速算法实现的过程中，有效地利用这些高速缓存是使得性能提升的非常重要的方面...同一个流处理器中，所有的CUDA核心将同步执行同一个指令，但是作用于不同的数据点上。 一般来说，更加多的CUDA核心意味着有更多的并行执行单元，所以也就可以片面地以为是有更加高的性能。...一个芯片中，流处理器的个数和其中包含的CUDA核心的数量也是一种面向应用设计时候找到的一个平衡点。 基于深度学习中大部分的操作的天然并行性（大量的矩阵操作），GPU在当下还是一种非常适合的计算平台。
本文提出了FlashAttention-2，它具有更好的并行性和工作分区。...在一个attention计算块内，将工作分配在一个thread block的不同warp上，以减少通信和共享内存读/写。...通过观察分析，这种低效是由于GPU对不同thread blocks和warps工作分配不是最优的，造成了利用率低和不必要的共享内存读写。...最后描述了如何在一个thread block内部分配任务给不同的warps，以减少访问共享内存次数。这些优化方案使得FlashAttention-2的性能提升了2-3倍。...此外，当batch size和head数量较小时，在序列长度上增加并行性有助于提高GPU占用率。
b)GPU将晶体管用于处理器阵列、多线程管理、共享内存、内存控制器，这些设计并不着眼于提高单一线程的执行速度，而是为了使GPU可以同时执行成千上万的线程，实现线程间通信，并提供极高的内存带宽。...我们的重点是在一个节点，几乎是充分利用指令级并行性。这意味着，提高性能，必须来自多芯片，多核或多上下文并行。...运行时，每一个线程块会被分派到一个流多处理器SM上运行，它们共享大小为16KB 的共享存储空间。...FPGA和GPU/CPU对比具有以下不同： 1.软件定义的硬件架构：GPU/CPU硬件固定，其并行性设计是适应固定硬件。...而FPGA的硬件逻辑可以通过软件动态改变，从硬件的角度来适配软件，从而获得更高的计算性能。 2.更高并行性、能效比：FPGA拥有更丰富的计算资源组件，从而能够满足更多并行计算需求。
线程是操作系统进行调度的最小单位，拥有少量的资源，如寄存器和栈。线程的特点是共享地址空间，从而高效地共享数据。多线程的价值是更好地发挥多核处理器的功能。 二、使用线程的几种方式 1....服务器独立地执行操作——客户端或者等待服务器执行，或者并行地执行，在后面需要时再查找结果。 [图3] 三、线程的好处 多线程编程具有如下优点： 在多处理器系统中开发程序的并行性。...并行性这一优点需要特殊硬件支持，其他优点对硬件无要求。 在等待慢速外设I/O操作结束的同时，程序可以执行其他计算，为程序的并发提供更有效、更自然的开发方式。...一个程序要写成多线程，大致要满足： · 有多个CPU可用，单核机器上多线程无性能优势； · 线程间有共享数据，即内存中的全局状态； · 共享的数据是可以修改的； · · 事件的响应有优先级差异，可用专门线程处理高优先级事件...Leader/Follower模式避免了线程动态创建和销毁的额外开销，将线程放在池中，无需交换数据，将上下文切换、同步、数据移动和动态内存管理的开销都降到了最低。 [图4] 3.
CUDA error: device-side assert triggered 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。...这个错误主要是由以下几个原因引起的：数组越界访问：在CUDA核函数中，访问数组时，如果索引越界或者访问了未初始化的内存，就会导致断言失败。...线程同步错误：在某些情况下，核函数中的线程需要进行同步操作，例如使用共享内存时，如果没有正确同步线程，就可能导致断言失败。...检查线程同步：核函数可能需要进行线程同步操作，特别是在使用共享内存时。确保所有线程在执行需要同步的代码之前进行正确的同步。...由于GPU和CPU之间的内存分离，数据传输需要花费额外的时间。因此，在设计设备端代码时，需要合理地管理内存，减少数据传输的次数。
编程框架和库，如OpenMP、CUDA、OpenCL等，可以帮助简化并行编程。 通信开销：在多核处理器上，内核间的通信开销可能会成为性能瓶颈。...分布式共享内存：分布式共享内存数据结构允许多个计算单元共享数据，就像它们在单个计算节点上一样。这对于在分布式计算集群上执行并行任务时，让计算单元之间共享数据非常有用。...它们帮助处理大规模数据和任务，并使并行计算更高效、可扩展和容错。 3.2 共享内存与消息传递 并行算法和分布式数据结构的结合涉及不同级别的并行性。...这种模型的并行性建立在并发读写相同内存位置的能力上。 应用：在并行算法中，共享内存可用于共享和同步数据结构，如共享队列或共享哈希表。多个并行任务可以直接访问这些数据结构，进行并行处理。...这样，可以充分利用多核处理器上的共享内存并行性，并将结果传递到分布式环境以进行更大规模的计算。
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