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并行程序设计---cuda memory

时间:2015-06-25 17:29:44      阅读:144      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cuda   kernel   binding   分页   cuda memory   

CUDA存储器模型:

GPU片内:register,shared memory;

host 内存: host memory, pinned memory.

板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;

 register: 访问延迟极低;

              基本单元:register file (32bit/each)

              计算能力1.0/1.1版本硬件:8192/SM;

              计算能力1.2/1.3版本硬件: 16384/SM;

              每个线程占有的register有限,编程时不要为其分配过多私有变量;

shared memory:访问速度与寄存器相似;

                         实现线程间通信的延迟最小;

                         保存公用的计数器或者block的公用结果;

                          硬件1.0~1.3中,16KByte/SM,被组织为16个bank;

                          声明关键字 _shared_  int sdata_static[16];

host内存:分为pageable memory 和 pinned memory

pageable memory: 通过操作系统API(malloc(),new())分配的存储器空间;、

pinned memory:始终存在于物理内存中,不会被分配到低速的虚拟内存中,能够通过DMA加速与设备端进行通信;

  cudaHostAlloc(), cudaFreeHost()来分配和释放pinned memory;使用pinned memory优点:主机端-设备端的数据传输带宽高;  某些设备上可以通过zero-copy功能映射到设备地址空间,从GPU直接访问,省掉主存与显存间进行数据拷贝的工作; pinned memory 不可以分配过多:导致操作系统用于分页的物理内存变, 导致系统整体性能下降;通常由哪个cpu线程分配,就只有这个线程才有访问权限;

  cuda2.3版本中,pinned memory功能扩充:

 portable memory:让控制不同GPU的主机端线程操作同一块portable memory,实现cpu线程间通信;使用cudaHostAlloc()分配页锁定内存时,加上cudaHostAllocPortable标志;

 write-combined Memory:提高从cpu向GPU单向传输数据的速度;不使用cpu的L1,L2 cache对一块pinned memory中的数据进行缓冲,将cache资源留给其他程序使用;在pci-e总线传输期间不会被来自cpu的监视打断;在调用cudaHostAlloc()时加上cudaHostAllocWriteCombined标志;cpu从这种存储器上读取的速度很低;

mapped memory:两个地址:主机端地址(内存地址),设备端地址(显存地址)。  可以在kernnel程序中直接访问mapped memory中的数据,不必在内存和显存之间进行数据拷贝,即zero-copy功能;在主机端可以由cudaHostAlloc()函数获得,在设备端指针可以通过cudaHostGetDevicePointer()获得;通过cudaGetDeviceProperties()函数返回的canMapHostMemory属性知道设备是否支持mapped memory;在调用cudaHostAlloc()时加上cudaHostMapped标志,将pinned memory映射到设备地址空间;必须使用同步来保证cpu和GPu对同一块存储器操作的顺序一致性;显存中的一部分可以既是portable memory又是mapped memory;在执行CUDA操作前,先调用cudaSetDeviceFlags()(加cudaDeviceMapHost标志)进行页锁定内存映射。

constant memory:只读地址空间;位于显存,有缓存加速;64Kb;用于存储需要频繁访问的只读参数 ;只读;使用_constant_ 关键字,定义在所有函数之外;两种常数存储器的使用方法:直接在定义时初始化常数存储器;定义一个constant数组,然后使用函数进行赋值;

texture memory:只读;不是一块专门的存储器,而是牵涉到显存、两级纹理缓存、纹理拾取单元的纹理流水线;数据常以一维、二维或者三维数组的形式存储在显存中;缓存加速;可以声明大小比常数存储器大得多;适合实现图像树立和查找表;对大量数据的随机访问或非对齐访问有良好的加速效果;在kernel中访问纹理存储器的操作成为纹理拾取(texture fetching);纹理拾取使用的坐标与数据在显存中的位置可以不同,通过纹理参照系约定二者的映射方式;将显存中的数据与纹理参照系关联的操作,称为将数据与纹理绑定(texture binding);显存中可以绑定到纹理的数据有:普通线性存储器和cuda数组;存在缓存机制;可以设定滤波模式,寻址模式等;

local memory:寄存器被使用完毕,数据将被存储在局部存储器中;

                     大型结构体或者数组;

                     无法确定大小的数组;

                     线程的输入和中间变量;

                     定义线程私有数组的同时进行初始化的数组被分配在寄存器中;

global memory:存在于显存中,也称为线性内存(显存可以被定义为线性存储器或者CUDA数组);

                      cudaMalloc()函数分配,cudaFree()函数释放,cudaMemcpy()进行主机端与设备端的数据传输;

                      初始化共享存储器需要调用cudaMemset();

                      二维三维数组:cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配线性存储空间,可以确保分配满足对齐要求;

                      cudaMemcpy2D(),cudaMemcpy3D()与设备端存储器进行拷贝;

 

并行程序设计---cuda memory

标签:cuda   kernel   binding   分页   cuda memory   

原文地址:http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/46638039

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