L2缓存的内存操作速度是否明显快于NVIDIA GPU的全局内存？ - 腾讯云开发者社区

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GPU 黑科技 DSMEM：让线程块 “片上直达”，告别显存绕路

一、先搞懂：GPU 里的线程块，以前沟通有多麻烦？我们可以把 GPU 里的 ** 线程块（Block）** 想象成一个个独立的 “小工作组”，它们并行干活，效率极高。...这样做的问题很明显：延迟高且不稳定：显存往返耗时久，还会受缓存逐出、总线拥堵影响，延迟没法确定；同步麻烦：只能用原子操作、标志位来判断数据是否传输完成，代码又乱又重；占用缓存：频繁读写显存，会挤占...L2 缓存空间，拖累整体性能。...二、Hopper 的杀手锏：DSMEM，给线程块修了条 “片上高速通道” NVIDIA 在 Hopper 架构（代表产品 H100）里推出了分布式共享内存（DSMEM），直接解决了老问题：它在 GPU...DSMEM 的三大核心优势低延迟、确定性通信——数据不碰 DRAM、不污染 L2 缓存，传输时间稳定可控，对于对延迟敏感的计算场景，性能提升立竿见影。

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GPU内存分级

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...片内存储体的访问延迟（Latency）远低于片外存储体的访问延迟（Latency），当然片内存储体也有更快的传输速度。全局内存（Global memory），位于片外存储体中。...容量大、访问延迟高、传输速度较慢。在2.X计算力之后的GPU上，都会使用二级缓存（L2 cache）做缓冲，达到较快的传输速度，但这并不能减少访问的延迟（Latency）。...当一个线程束中的各个线程访问的不是一段连续的内存时，如果访问的是全局内存，则可能会访问多次，造成时间的浪费；但如果访问的是常量内存，只要访问的数据是在一级缓存内，则立刻取得数据。 ?...第一句话比较难度，大致意思是在进行纹理贴图操作或几何表面访问的操作时，由于访问数据的方式不符合访问全局内存和常量内存的访问规律，导致访问速度下降，但是纹理内存可以解决这一问题。

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英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解

40 GB HBM2 and 40 MB L2 cache 为了满足巨大的计算吞吐量，NVIDIA A100 GPU拥有40gb的高速HBM2内存，其内存带宽达到1555gb/s，比Tesla V100...此外，A100 GPU的片上内存显著增加，包括一个比V100大近7倍的40MB二级（L2）缓存，以最大限度地提高计算性能。...Asynchronous copy A100 GPU包括一个新的异步复制指令，该指令将数据直接从全局内存加载到SM共享内存中，从而消除了使用中间寄存器文件（RF）的需要。...异步屏障将屏障到达和等待操作分开，可用于将从全局内存到共享内存的异步副本与SM中的计算重叠。它们可用于使用CUDA线程实现producer-consumer模型。...预定义的Task graph允许在单个操作中启动任意数量的内核，极大地提高了应用程序的效率和性能。A100增加了新的硬件特性，使Task graph中网格之间的路径明显更快。

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大模型与AI底层技术揭秘（40）踩着书堆爬出坑

在计算机系统中，如果想取的数据不在缓存中，就是所谓的cache line miss，需要去内存里面找。如果数据是新的（类似新书刚出版）则一定得从内存里面找，需要忍受较长的时延。...我们在上一期提到，在NVidia的GPU中，介于寄存器列（register file）和GPU内存（也称为显存）之间，还有每个SM内部的shared cache，以及多个SM共享的L2 Cache。...当GPU需要访问内存的时候，首先会去L1缓存查找，找不到再去L2缓存找。当L2缓存也没有所需的数据的时候，才去全局内存（global memory，也可以称为显存）里面查找。...与CPU类似，GPU的缓存的基本组织单位也是缓存行(cache line)。NVidia的L1 Cache的缓存行是128 Byte，每个缓存行映射到Global memory上的128 Byte。...如图，L2缓存是全局共享的，所有的SM可以共享GPU芯片内部的L2缓存。

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RTX 40时代，给深度学习买的显卡居然能保值9年？仔细一算绷不住了

这些时间数字每代 GPU 都不一样，这里的适用于缓存相对较慢的 Ampere GPU：全局内存访问（多至 80GB）：~380 个周期 L2 缓存：~200 个周期 L1 缓存或共享内存访问（每个流式多处理器最多...二级缓存、共享内存、一级缓存和使用的寄存器数量与该速度都是相关的。...L2 缓存中的矩阵内存块比全局 GPU 内存（GPU RAM）快 3-5 倍，共享内存比全局 GPU 内存快约 7-10 倍，而 Tensor Cores 的寄存器比全局 GPU 内存快约 200 倍。...（RTX 30 系）：128 kb 共享内存 / 6 MB L2 Ada（RTX 40 系）：128 kb 共享内存 / 72 MB L2 显然 Ada 有很大的 L2 缓存，允许更大的块体量，这减少了全局内存访问...因此，数据只需从全局内存加载一次，然后可通过 L2 缓存使用，使 Ada 的这种架构的矩阵乘法速度提高约 1.5-2.0 倍。

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深入GPU硬件架构及运行机制

7、warp中的指令可以被一次完成，也可能经过多次调度，例如通常SM中的LD/ST(加载存取)单元数量明显少于基础数学操作单元。...4.4.1 内存架构部分架构的GPU与CPU类似，也有多级缓存结构：寄存器、L1缓存、L2缓存、GPU显存、系统显存。...它们的存取速度从寄存器到系统内存依次变慢：存储类型寄存器共享内存 L1缓存 L2缓存纹理、常量缓存全局内存访问周期 1 1~32 1~32 32~64 400~600 400~600 由此可见...，shader直接访问寄存器、L1、L2缓存还是比较快的，但访问纹理、常量缓存和全局内存非常慢，会造成很高的延迟。...： 4.4.3 CPU-GPU异构系统根据CPU和GPU是否共享内存，可分为两种类型的CPU-GPU架构：上图左是分离式架构，CPU和GPU各自有独立的缓存和内存，它们通过PCI-e等总线通讯。

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CUDA编程模型都改了！英伟达架构师团队撰文详解：Hopper为啥这么牛？

基于Hopper架构的英伟达Hopper H100张量核心GPU已经是第九代数据中心GPU了，相比上一代安培架构的A100 GPU，Hopper架构明显强悍了很多，不仅晶体管数量有明显提升，制作工艺也从...新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器（TMA）单元，可以在全局内存和共享内存之间有效地传输大型数据块。TMA还支持集群中线程块之间的异步拷贝。...HBM3内存子系统比上一代增加了近2倍的带宽。H100 SXM5 GPU是世界上第一个采用HBM3内存的GPU，提供领先于同级别的3TB/秒的内存带宽。...50 MB L2 高速缓存架构缓存了大量的模型和数据集，在重复访问时减少了对HBM3的访问。与A100相比，第二代多实例GPU（MIG）技术为每个GPU实例提供了约3倍的计算能力和近2倍的内存带宽。...交换机的总吞吐量从上一代的7.2 Tbits/秒增加到13.6 Tbits/秒。新的第三代NVSwitch技术还为多播和NVIDIA SHARP网内还原的集体操作提供了硬件加速。

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GPU 渲染管线和硬件架构浅谈

L1 缓存和 L2 缓存是在 CPU 核心内部的（每个核心都配有独立的 L1/L2 缓存），L3 缓存是所有核心共享的。缓存是 SRAM，速度比系统内存（DRAM）要快非常多。...L1/L2 缓存是片上缓存，速度很快，但是通常比较小。比如 L1 cache 通常在 32KB~256KB 这个级别。而 L3 cache 可以达到 8MB~32MB 这个级别。...depth testing, blending 等操作都是在这里完成的。 Register File, L1 Cache, L2 Cache。寄存器和各级缓存。...移动 GPU 还会有 TileMemory，也就是片上内存（On-Chip Memory）。 L2 缓存是所有的 Shader 核心共享的。...内存访问速度内存的存取速度从寄存器到系统内存依次变慢：存储类型 Register Shared Memory L1 Cache L2 Cache Texture/Const Memory System

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每个程序员都应该了解的GPU工作原理：从硬件到架构

)为目标GPU的SASS代码; (cpu上完成)；为了避免每次运行程序都重新进行 JIT 编译，NVIDIA 驱动通常会缓存 JIT 编译的结果。...避免内存分配时昂贵的系统调用和缺页异常开销：申请内存时，会优先在freelist中查找是否有合适的空闲 Chunk，没有找到，才会通过brk系统调用向操作系统申请内存；申请...8.3 内存与缓存其中HBM和L2 Cache是整个GPU共享的；而L1 Cache/Shared Memory则是SM维度独享的； Shared Memory是每个SM内部的一块高速、可编程的片上缓存...同一线程块（Block）内的所有线程都可以访问它，速度远快于访问全局显存（HBM）。它是实现Block内线程高效协作和数据交换的核心，对于矩阵乘法等需要数据复用的算法至关重要。...速度由快到慢依次为寄存器 -> L1 Cache -> L2 Cache -> HBM -> DRAM(主机内存)。

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浅析GPU计算——CPU和GPU的选择

我们看一款相对单纯的CPU剖面图 ? 这款CPU拥有8颗处理核心，其他组件有L3缓存和内存控制器等。可以见得该款CPU在物理空间上，“核心”并不是占绝大部分。...目前Intel的CPU在设计上有着三级缓存，它们的访问速度关系是：L1>L2>L3，而它们的容积关系则相反：L1L2缓存的大小只有20M。很明显CPU自带的缓存大小太小，不足以承载所有的系统。于是需要使用内存来补充。...该款CPU的最大支持64G内存，其内存最大带宽是68GB/s。然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级！ ? ...通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点： 1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算 2 拥有更高的访存速度 3 更高的浮点运算能力

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NVIDIA双雄对决：DGX Spark与Jetson Thor，谁才是大语言模型开发的“性能王者”？

Jetson Thor：虽然Jetson Thor实现了全缓存一致性，但其CPU无法直接访问GPU的L2缓存。...DGX Spark（GB10）：GB10实现了CPU直接访问GPU L2缓存的功能，将其作为L4缓存使用。...这种设计极大地提升了数据传输效率，尤其是在需要频繁在CPU和GPU之间传输小量数据和控制信号的场景中。结论：在缓存一致性方面，DGX Spark的GB10芯片具有明显优势。...其CPU直接访问GPU L2缓存的设计，使得数据传输更加高效和快速，从而提升了整体性能。...综合结论从芯片制程、功耗、架构设计、内存带宽以及缓存一致性等五个关键信号来看，DGX Spark在处理大型语言模型时可能表现出更高的速度和效率。

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英伟达CUDA加速功能常见问题及内存管理策略

内存层次：包括寄存器、共享内存、全局内存、常量内存和纹理内存，每种内存都有不同的访问特性和用途。...操作系统兼容性某些CUDA功能可能仅限于特定的操作系统版本。编程错误内存泄漏未释放的GPU内存会导致资源耗尽。同步问题不当的同步可能导致竞态条件或死锁。...理解CUDA内存层次结构全局内存：位于GPU的显存中，容量较大，但访问速度较慢。共享内存：位于每个流多处理器SM内，访问速度较快，但容量有限。...尽量减少全局内存的访问，因为它的访问速度较慢。 3. 优化内存访问模式连续内存访问：尽量保证数据在内存中的布局能够支持连续访问，避免银行冲突。...内存对齐：确保数据在内存中正确对齐，以避免不必要的读取。合并内存访问：尽量减少对相同数据的重复读取，可以通过使用共享内存或缓存来实现。 4.

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深入解析Meltdown与Spectre漏洞：CPU设计缺陷与侧信道攻击

箭头显示分支指令与其潜在目标的关系缓存机制处理器执行指令速度（约2ns/指令）远快于内存访问速度（约100ns/次）。...为解决此矛盾，处理器将频繁访问的内存内容副本存储在芯片上的缓存中（L1/L2/L3缓存），访问速度提升至1-3ns。当缓存满时，新项目需置换旧项目。...通过测量内存访问时间，可推断目标数据是否被缓存——这正是Meltdown与Spectre利用的缓存计时侧信道基础。...关键突破点在于：当内核内存内容已缓存但权限信息未缓存时，Intel处理器采用异步权限检查——先读取缓存值，若权限检查失败再中止执行。由于处理器速度远快于内存，在权限结果返回前可能已推测执行数十条指令。...，被缓存段读取速度显著更快快速段的索引值即为内核字节值（如bigblock[42]最快则字节值为42）通过此缓存计时侧信道以503KB/s速率持续读取内核内存推测读取的内核内存效应通过缓存侧信道泄露影响与应对安全影响恶意软件可窃取密码

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KV缓存：LLM推理的“内存怪兽”与优化之道

3.1 内存容量墙现代GPU的显存容量是有限的，即便是顶级的NVIDIA H100也只有80 GB 12。KV缓存需要与模型权重共同分享这块宝贵的资源 2。...GPU的计算能力（以FLOPS衡量）增长速度远超其内存带宽（以GB/s衡量）的增长速度 22。在Decode阶段，模型为生成每一个新token，都必须从HBM中读取完整的、历史悠久的KV缓存 13。...卸载（Offloading）：原理：当GPU内存耗尽时，将部分或全部KV缓存卸载到容量更大但速度更慢的存储层，如CPU内存（DRAM）甚至固态硬盘（SSD）23。...或自定义的L2缓存后端）的无缝对接 49。...这标志着LLM推理正朝着分层、解耦的缓存体系演进，其中vLLM负责管理L1级（GPU内）缓存，并与共享的L2级（CPU/SSD/网络）缓存交互，这对于大规模、多租户的部署场景至关重要。

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详解高通骁龙X处理器：Oryon CPU和Adreno X1 GPU有何优势？

Windows 和 macOS 是非常不同的操作系统，无论是从它们的历史还是所有者的开发理念来看，这在骁龙 X 的头几年尤其明显。...反过来，缓存一致性是使用 MOESI 协议来维护的。 L2 缓存本身以全核心频率运行。而 L1/L2 缓存操作则是全 64 字节操作，这相当于缓存和 CPU 核心之间每秒数百 GB 的带宽。...由于该芯片在 L1/L2 级别已经具有大量缓存，并且这些缓存之间紧密集成，因此高通在此使用相对较小的牺牲缓存作为进入系统内存之前的最后一站。...渲染后端插入本地缓存，以及高通称为 GMEM 的重要暂存器内存（稍后会详细介绍）。单个着色器处理器块本身是比较常见的，特别是如果你看过 NVIDIA GPU 架构图的话。...从架构上讲，GMEM 不仅仅是一个缓存，因为它与系统内存层次结构分离，并且 GPU 几乎可以对内存执行任何操作（包括在必要时将其用作缓存）。 GMEM 块的大小为 3MB，整体上不算很大。

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AMD GPU性能暴涨7倍，优化算法首次开源！高效MoE支持任意专家数量

这些内建函数可能最终影响fused MoE的汇编实现和性能。例如，使用__builtin_nontemporal_load可以跳过L2缓存，从而为预测将被重复使用的数据留出更多L2缓存行空间。...此外，尽管普遍认为MI300X比MI100更快，但在测试中，MI100上的算法性能要优于MI300X。这部分归因于内存瓶颈操作，在多芯片之间的通信降低了执行速度。...L2缓存的分析结果在CDNA3架构中，L2缓存是所有计算单元（CU）共享的，且是线程块之间共享数据的主要通道，这些线程块分布在不同的CUs上。...通过多通道和地址交错设计，向L2缓存的请求可以大大并行处理。此外，使用AMD特有的内置函数如__builtin_nontemporal_load，可以绕过L2缓存来处理那些不需要再次访问的数据。...然而，该算法的细节仍有进一步优化空间，以提高缓存命中率和主内存合并率。

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万文长字带你从CUDA初学者的角度入门

Tiling 矩阵乘分块是为了将一个大问题化解为小问题求解，这里 CPU 与 GPU 分块的需求也不尽相同。CPU 是希望保持计算的局部性，可以充分利用 L1、L2 高速缓存来避免缓慢的内存访问。...GPU 的全局内存访问带宽完全不足以匹配上它的计算速度。...由于在访问全局内存时是以 32 Byte 为粒度进行访问的，因此如果同一个 warp 内的 thread 请求了一段连续内存的数据，每一个 thread 都请求两次 4 Byte 的数据（小于 GPU...全局访存的最小单位），那么 GPU 会在硬件处将 64 次数据请求按照 32 Byte 进行合并，最终形成 8 次 32 Byte 内存访问。...但由于我一开始学 CUDA 的时候对这一块理解也不深，然后发现许多人（李少侠除外）都很暴力的直接用 float4 读写全局内存，于是我也用了 float4 读写全局内存。

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基于 Chiplets 设计的高压缩比SRAM模块

由于缓存容量增大，它能存储更多的数据块，减少数据在缓存和内存之间的往返。较长访问时间 LLC的访问时间（延迟）比L1和L2缓存略高，但远低于直接访问内存的延迟。...透明操作对用户和上层软件透明，实现高度自动化的缓存压缩。优势与应用高性能压缩通过硬件加速实现实时压缩/解压，减少内存占用，提高缓存效率。...适中的压缩比与gzip或zstd相比，压缩率略低，但解压速度远快于这些算法。低内存占用 LZ4非常轻量化，适合内存受限的嵌入式或实时应用场景。 2....性能与压缩比的权衡 LZ4的核心特点在于高速度，而不是追求极致的压缩比：压缩比一般在1.5:1到2:1之间。压缩速度每秒数百MB到数GB，远快于gzip和bzip2。...在缓存压缩中的作用在缓存压缩中（如L2缓存、L3缓存或内存压缩），LZ4具有以下优势：快速解压满足缓存压缩对低延迟的需求。

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大模型应用：大模型算力优化方案：识别突破隐性瓶颈达到效能最大化.65

算力瓶颈体现2.1 系统级瓶颈系统级瓶颈就像底层适配的隐形枷锁，操作系统、驱动、CUDA版本的适配直接决定算力是否能完全释放，而非单纯依赖硬件参数：2.1.1 CUDA版本：...可以两者结合，训练用 Swish，推理阶段换成 ReLU再配合微调或校准，速度明显提升。...适配方案：动态批处理+模型缓存+负载均衡动态批处理：根据用户请求量调整batch_size，空闲时用大批次提升算力利用率，高并发时用小批次降低延迟；模型缓存：缓存高频请求的模型输出（如常见问题回答），减少重复运算...优化工具2.1 瓶颈定位工具2.1.1 nvidia-smi：算力体温计，看整体是否发烧或低烧实时查看 GPU 的宏观运行状态，包括： GPU 利用率（utilization.gpu）：核心计算单元忙不忙...优势：量化后精度损失极小（通常速度明显快于 BitsAndBytes（因使用高效 kernel）支持 AutoGPTQ、ExLlama 等高性能推理后端，QPS 更高局限性：

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NVFP4量化技术深度解析：4位精度下实现2.3倍推理加速

NVIDIA推出的NVFP4格式在众多量化方案中表现突出，其与Blackwell GPU架构的深度集成实现了显著的性能提升，同时保持了模型精度的稳定性。...张量级缩放（全局协调）：针对数值分布跨度极大的张量，NVFP4在整个张量层面应用FP32高精度缩放因子。这一全局缩放确保了在数值差异悬殊的情况下，每个微块的FP8缩放依然能够发挥最佳效果。...为进行对比分析，我们选择了已有官方NVFP4版本的Llama 3.3 Instruct进行重新量化测试。模型加载过程中无需将完整模型载入GPU内存。...推理性能突破尽管NVFP4在压缩率和精度方面并无显著优势，但在推理速度上表现卓越，大幅超越测试中的所有其他量化模型：得益于Blackwell GPU对NVFP4数据类型的原生加速，NVFP4模型比INT4...测试结果还证实了激活量化对保持速度优势的关键作用——仅量化权重的NVFP4A16模型速度提升有限，仅略快于INT4模型。

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GPU 黑科技 DSMEM：让线程块 “片上直达”，告别显存绕路

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