CUDA编程(五)关注内存的存取模式

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通过最终的结果亲戚亲戚没那末人可不才能看后,看似不起眼的有八个 多多小改进(尽可能性的去连续操作内存),竟然有这近7倍的性能提升,很多希望亲戚亲戚没那末人记住你这个 优化,在优化亲戚亲戚没那末人的CUDA系统进程池池的前一天,一定我很多 忘记从内存存取层厚去进行许多优化,这往往能取得出乎意料的结果。

希望我的博客能帮助到亲戚亲戚没那末人~

thread 0 读取第有八个 多多数字,thread 1 读取第八个数字…

根据亲戚亲戚没那末人中间的分析,亲戚亲戚没那末人就说 的核函数并需用 连续存取的,读取数字完需用 跳跃式的读取,这会非常影响内存的存取带宽,或者亲戚亲戚没那末人下一步要将取数字的过程变成:

上一篇博客亲戚亲戚没那末人使用Thread完成了简单的并行加速,需用就说 亲戚亲戚没那末人的系统进程池池运行带宽有了150甚至上百倍的提升,或者根据内存带宽来评估得话亲戚亲戚没那末人的系统进程池池还远远不足英文,

除了通过Block继续提高系统进程池数量来优化性能,这次想给亲戚亲戚没那末人先介绍有八个 多多访存方面非常重要的优化,同样可不才能大幅提高系统进程池池的性能~

前一天的系统进程池池,亲戚亲戚没那末人可不才能看后亲戚亲戚没那末人非常重要的核函数每项:

参考资料:《深入浅出谈CUDA》

要让实际执行结果是连续的存取,亲戚亲戚没那末人应该要让 thread 0 读取第有八个 多多数字,thread 1 读取第八个数字…依此类推,很容易可不才能想象,通过你这个 存储最好的方法,亲戚亲戚没那末人取数字的前一天就变成了连续存取。

或者,你这个 系统进程池池实际上使用的内存带宽约为:

首先计算一下使用的时间:

或者计算使用的带宽:

这篇博客主要讲解了通过怎样尽可能性的连续操作内存,减少内存存取方面的时间浪费。

前面提过,当有八个 多多 thread 在在等待内存的数据时,GPU 会切换到下有八个 多多 thread。也就说 说,实际上系统进程池执行的顺序是类式

注意亲戚亲戚没那末人没进行内存存取优化前一天的内存带宽是491MB/s,可不才能看后,亲戚亲戚没那末人通过你这个 优化一下子就把内存带宽提升到了GB级别,不得不说这是有八个 多多非常令人满意的效果,亲戚亲戚没那末人在那末继续增加系统进程池数量的状态下,通过把内存的存取模式变成连续的,取得了7倍左右的加速。

或者,在同有八个 多多 thread 中连续存取内存,在实际执行时反而需用 连续了,下图很明显的反应了你这个 大问题,亲戚亲戚没那末人的存取是跳跃式的。

数据量仍然那末变 DATA_SIZE 1048576,也就说 1024*1024 也就说 1M

1M 个 32 bits 数字的数据量是 4MB。

亲戚亲戚没那末人知道一般显卡上的内存是 DRAM,或者最有带宽的存取最好的方法,是以连续的最好的方法存取,单纯说连续存取可能性比较抽象,亲戚亲戚没那末人还是通过例子来看你这个 大问题。

这点通过对核函数的for循环进行有八个 多多小修改就可不才能达到了~

可不才能看后亲戚亲戚没那末人的带宽你以为提升了7.26倍,而亲戚亲戚没那末人就说 单纯修改了一下存取模式罢了,很多亲戚亲戚没那末人可不才能看后连续存取你这个 存取优化还是十分重要的,在亲戚亲戚没那末人那末再单纯地从系统进程池数量上继续优化的状态下,从存取模式上进行的你这个 优化是十分有效的。

运行结果 :

亲戚亲戚没那末人还是从内存带宽的层厚来进行一下评估:

通过中间对for循环的有八个 多多小修改就可不才能达到目的了,那末那末有八个 多多微小的修改到底有多大作用呢?

完全代码 :

在计算立方和的每项,需用就说 看起来是连续存取内存位置(每个 thread 对一块连续的数字计算平方和),或者实际上并需用 就说 的,亲戚亲戚没那末人要考虑到实际上 thread 的执行最好的方法。

亲戚亲戚没那末人看后这次运行用了894297个时钟周期

我不知道亲戚亲戚没那末人是与否还记得上次亲戚亲戚没那末人用102有八个 多系统进程池池运行的最终结果:6489150有八个 多多时钟周期,现在亲戚亲戚没那末人就说 很简单的改了一下存取模式,同样使用102有八个 多系统进程池池最终只使用了894297个时钟周期