首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

CUDA我的共享内存代码不工作,我遗漏了什么?

对于CUDA共享内存代码不工作的问题,可能有以下几个可能的原因:

  1. 未正确声明共享内存:在CUDA中,共享内存需要使用__shared__关键字进行声明。确保你在内核函数中正确地声明了共享内存。
  2. 共享内存大小不正确:共享内存的大小是在内核函数启动时动态分配的。确保你在内核函数中正确地分配了足够的共享内存空间,以满足你的需求。
  3. 内存访问越界:共享内存的索引范围是从0到共享内存大小减1。确保你在访问共享内存时没有越界,否则会导致未定义的行为。
  4. 内存拷贝错误:如果你在使用共享内存之前需要将数据从全局内存拷贝到共享内存中,请确保你正确地进行了内存拷贝操作。
  5. 同步问题:共享内存的正确使用需要进行同步操作,以确保所有线程都完成了对共享内存的读写操作。你可以使用__syncthreads()函数进行同步。

如果你的共享内存代码仍然不工作,可以提供更多的代码细节和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。

关于CUDA和共享内存的更多信息,你可以参考腾讯云的相关文档和产品:

  • CUDA:CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用GPU的计算能力。了解更多关于CUDA的信息,可以参考腾讯云的CUDA产品介绍
  • 共享内存:共享内存是一种在CUDA中用于线程间通信和数据共享的内存空间。了解更多关于共享内存的信息,可以参考腾讯云的共享内存文档

希望以上信息对你有帮助,如果还有其他问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

神经网络工作了!应该做什么? 详细解读神经网络11种常见问题

不幸是这一过程与机器学习应用程序是不能工作,所以我们应该非常小心检查我们在每个阶段过程,这样我们就会知道,当一个错误已经产生时,我们就需要回去更彻底地检查代码。...建议是从一开始去适应可视化,不要只有当你网络工作时才开始适应,这样就能确保在你开始尝试不同神经网络结构时,你已经检查了完整流程。这是你能准确评估多种不同方法唯一方式。...如果你正在进行回归,那么大多数情况下,你希望在最后层使用任何类型激活函数,除非你知道某些特定于你希望生成值作为输出值。 -为什么? 再考虑一下数据值实际代表什么,以及它们在标准化之后范围。...在它们三个中选择一个(最喜欢是“lecun”),一旦你神经网络开始运作,你就可以自由地尝试,直到你找到最适合你任务。 -为什么?...从一个有3到8层浅层神经网络开始训练。只有当你已经有了良好工作,并且开始研究如何提高准确度时,再开始尝试更深入网络。 -为什么?

1.7K30

什么同样代码就是跑起来,同事却能跑起来?

不知道小伙伴们有没有遇到过标题问题,明明同样一套代码,在自己本地就是运行起来,或者说在本地只改了一个无关痛痒代码,看上去人畜无害,结果就报各种乱七八糟错误,但是同事却能运行好好。...这种情况下其实你们代码版本是不一样,并不是标题提到一样代码,但是很多时候自己内心会以为代码是一样。...还有一种情况就是自己本地的确实改动了部分代码,但是改动地方看上去是人畜无害,但是就是跑起来。...总结 反正跑起来肯定有原因,不是代码原因就是环境原因,一般经过上面几个方式排查,都能找到问题了,如果再不行,重新查询拉取代码库也未尝不是一个方法,当然如果实在解决不了,咨询前辈也是一个很有效方法。...解决问题最难不是如何解决问题,而是发现问题本质原因,很多时候一个问题解决不了是因为不知道问题根本原因是什么,很容易被一些表面现象所迷惑,当我们花点时间仔细分析后,才发现最终问题跟表面出来可能完全不一样

1.5K30
  • GPU虚拟化,算力隔离,和qGPU

    本文也不是巨细靡系统性探索,但你可以在这里看到别处不曾出现过知识。 本文涉及对一些厂商推测性技术介绍,不保证准确性。...以渲染为例,vGPU 基本工作流程是: VM 中 GPU 驱动,准备好一块内存,保存是渲染 workload VM 中 GPU 驱动,把这块内存物理地址(GPA),写入到 MMIO CSR 中...一个 OS 中同时运行多个 CUDA 任务,这些任务就是在以 Time Sharing 方式共享 GPU。...不管是 GRID Driver 还是 Tesla Driver,要指挥 GPU 硬件工作,就要首先判断 GPU 属于哪种 chip,从而决定用什么软硬件接口来驱动它。 ?...但是,为什么 MPS 会画蛇添足地引入 CUDA Context Merging 呢?真的是因为这样会带来些许性能上收益吗?是持怀疑态度

    13.4K137

    CUDA新手要首先弄清楚这些问题

    1 问:当下一个新GPU架构发布时,必须重写CUDA内核吗? 答复:不需要重写CUDA具有高层次描述能力(抽象能力),同时CUDA编译器生成PTX代码也不是固定于特定硬件。...当然你可以根据未来新GPU上增加数量, 或者变大共享内存,对代码手工做出进一步优化,但这是可选。...所以,你无需担忧这个,现在就开始写下你CUDA代码,享受它在未来所有GPU上运行能力吧! 2 问:在一个系统里CUDA可以支持多GPU卡么? 答复:应用程序可以跨多个gpu分配工作。...从页面锁定内存传输更快,因为GPU可以直接从这个内存直接DMA。然而,分配过多页面锁定内存会显著影响系统整体性能,所以要小心分配。 7 问:为什么GPU计算结果与CPU结果略有不同?...注意是对你源文件编译过程中产生,而不是你程序产生。 11 问:怎样才能知道内核使用了多少寄存器/多少共享/常量内存?

    1.8K10

    【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 上统一内存

    总结一下什么是统一内存,所以第一步和第三步虽然代码不存在,但它们仍然在执行任何关于底层硬件或设置操作,只改变了developers view,因此 CUDA 统一内存首先是关于易于编程和程序员生产力...但是认为,对于你来说,知道Pinned Memory是什么,和Managed Memory有何不同,以及,怎么在代码里用它,还是非常重要。...具体说,如果你像我一样,(抵触了解这些的话),首先你应当知道OS内存管理机制中虚拟内存。虚拟内存什么呢?它有物理地址和虚拟地址之间,映射功能;还有有物理页面和逻辑页面管理功能。...它工作时候需要使用物理内存地址才能工作,而不能依赖于虚拟内存地址。我们得强制要求一段内存地址被定住(pin),才能保证这段内存具有一个不会改变固定物理地址了。...TensorRT 示例与向量加法示例并没有什么不同,尽管它们会包含更多代码,而且真正想提请注意是 TensorRT 引擎只是 CUDA 内核一个特殊子集,所以想想它输入为批量图像向量 a 和

    2.1K20

    CUDA什么-CUDA简介「建议收藏」

    大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。 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CUDA?她和我们进行深度学习环境部署等有什么关系?...通过查阅资料,整理了这份简洁版CUDA入门文档,希望能帮助大家用最快时间尽可能清晰了解这个深度学习赖以实现基础概念。...CUDA改进了DRAM读写灵活性,使得GPU与CPU机制相吻合。另一方面,CUDA提供了片上(on-chip)共享内存,使得线程之间可以共享数据。...应用程序可以利用共享内存来减少DRAM数据传送,更少依赖DRAM内存带宽。 编程模型 CUDA架构中引入了主机端(host)和设备(device)概念。...在CUDA程序构架中,主机端代码部分在CPU上执行,是普通C代码;当遇到数据并行处理部分,CUDA 就会将程序编译成GPU能执行程序,并传送到GPU,这个程序在CUDA里称做核(kernel)。

    5.3K42

    cuda编程基础(编程软件有哪些)

    大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。 CUDA编程(一) 第一个CUDA程序 Kernel.cu CUDA什么?...这些工作安装程序都帮我们做好了~之后我们打开VS,也不需要繁琐各种引库过程了,我们只需要新建一个CUDA工程就可以了~ 创建好工程之后,会发现已经自带了一个矩阵相乘示例代码Kernel.cu,二话不说直接...ctrl+f5编译运行,如果没报什么编译错误运行成功那就恭喜同学你跑了你第一个CUDA程序~Kernel.cu 注意:这里再多说几句,关于各种错误解决经验。...出现这种情况会出现一个什么什么Unicode错误,然后基本上是没救了,反正最终没能改掉那个文件夹名字。。。。有知道怎么改同学一定要告诉一下。。...这里我们再介绍一下使用GPU计算优缺点(摘自《深入浅出谈CUDA》,所以举例子稍微老了一点,但不影响意思哈): 使用显示芯片来进行运算工作,和使用 CPU 相比,主要有几个好处: 显示芯片通常具有更大内存带宽

    2.7K10

    CUDA 6中统一内存模型

    CPU和GPU之间共享数据必须在两个内存中都分配,并由程序直接地在两个内存之间来回复制。这给CUDA编程带来了很大难度。 ?...借助统一内存模型,程序员现在可以直接开发并行CUDA内核,而不必担心分配和复制设备内存细节。这将降低在CUDA平台上编程学习成本,也使得将现有代码移植到GPU工作变得容易。...在本文后面的示例中将展示统一内存模型如何使复杂数据结构更易于与设备代码一起使用,以及它与C++结合时强大威力。...UVA也允许 cudaMemcpy在指定输入和输出参数确切位置情况下使用。...将具有复杂数据结构代码移植到GPU上曾经是一项艰巨任务,但是统一内存模型使此操作变得非常容易。希望统一内存模型能够为CUDA程序员带来巨大生产力提升。

    2.8K31

    “暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 2学员笔记分享

    利用共享存储单元优化应用(2.4实验课) Ÿ  共享存储单元详解 Ÿ  共享内存Bank conflict Ÿ  利用共享存储单元进行矩阵转置和矩阵乘积 Ÿ  实验课内容:编写Shared Memory...--不同大小可能会导致不同性能变化。在你的卡(Jetson Nano上),建议你使用低于64(不含)数值。因为该硬件设备最大能上2048线程/SM,但最多只能同时上32个线程。...理解是 只要加了边界判断 只会导致效率低些 其他没什么影响 --没错。是这样。...9、尖括号中两个数是不是就是gridDim和blockDim? --菱形配置符号里前两个参数是这样。不过gridDim和blockDim仅在设备代码(GPU代码)中才有效。...在Host端他们是普通两个dim3结构体。 10.  也就是说gpu内存调度是以block调度,不是以warp调度是吗?

    59210

    《PytorchConference2023 翻译系列》6-Triton编译器

    Triton目的是提供一个开源环境,以比CUDA更高生产力编写快速代码,但也比其他现有DSL具有更大灵活性。...那么,将要讨论大致内容是Triton是什么?我们为什么要创建这个工具?它可以用来做什么?然后,将讨论如何将其集成在ML编译器堆栈中。最后,将简要介绍其背后原理以及编译器是如何简化管理。...你不必关心如何处理共享内存、在目标有张量核时使用张量核、如何很好地处理负载聚合,以便你有良好内存访问模式。 这些人们在编写GPU内核时经常要考虑事情。...你总是要担心这些问题,或者弄清楚中间数据布局是什么等等。编译器会为你完成这些工作。 让我们来看一个例子。这是一个softmax内核示例。这是一个工作解决方案复制品,它是有效。...在底部,我们可以看到有一个归约操作,通常它会隐式地使用共享内存,但你不必担心它。编译器将确保你为其选择最佳实现,并为你使用共享内存

    60210

    浏览器内存泄漏场景、监控以及分析

    内存泄漏 Q:什么内存泄漏? 字面上意思,申请内存没有及时回收掉,被泄漏了 Q:为什么会发生内存泄漏?...梯状上升就是发生内存漏了,每次函数调用,总有一部分数据被外部持有导致无法回收,而后面平滑状则是每次使用完都可以正常被回收 这张图需要注意下,第一个红框末尾有个直线式下滑,这是因为,修改了代码,把外部持有函数内申请数组那行代码去掉...,与最开始区别就在于,至少在 unused 函数执行后,就可以释放掉而已 其实,这里应该考虑代码有没有问题,为什么需要局部变量存储,为什么需要 unused 函数存在,这个函数目的又是什么,如果只是为了在将来某个时刻用来判断上个全局变量...t 是否可用,那么为什么直接再使用个全局变量来存储,为什么选择了局部变量?...所以,当写代码时,当涉及到闭包场景时,应该要特别注意,如果使用不当,很可能会造成一些严重内存泄漏场景 应该铭记,闭包会让函数持有外部词法环境,导致外部词法环境某些变量无法被回收,还有共享一个闭包这种特性

    3.4K41

    CUDA学习笔记-硬件构架

    https://github.com/ArchaeaSoftware/cudahandbook http://www.cudahandbook.com/ 这个是最近全新一版书 这个是目前看代码的话托管至...(就是和实体内存排布匹配),之后操作系统会计算出这个虚拟地址和实体内存之间真实mapping关系.就是起到到了转换层作用....在多数操作系统里面,虚拟内存单位是页这个单位,至少有4069个字节.而且我们也会在上面看到,虚拟内存另一个能力就是可以把连续内存地址融合成一个在逻辑上是连续地址 主机端存在虚拟内存,主机内存不足是会将内存数据交换到虚拟内存中...CUDA中锁页内存使用可以使用CUDA驱动API( driver API’s)cuMemAllocHost()或者使用CUDA运行时API(runtime API)中cudaMallocHost(...3.在前端总线主机系统锁页内存与设备内存之间数据交换会比较快;并且可以是write-combining,此时带宽会跟大。 之后还有一个在CUDA2.2引进特性叫可共享锁页内存

    71520

    一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱

    Hello folks,是 Luga,今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力 GPU 编程框架 - CUDA 。...通过将复杂计算任务分解为数千个线程并行执行,CUDA 显著提升了计算速度,为人工智能、科学计算、高性能计算等领域带来了革命性变革。 — 01 —CUDA 到底是什么 ?...CUDA 核心能够高效并行工作,使 GPU 能够快速处理那些可以分解为多个小型独立操作任务。...(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,提高设备代码执行速度...共享内存是线程块内线程共享,适合存储需要在一个线程块内频繁访问数据。由于它存储在各自块内,每个块内线程可以在共享内存中快速读写数据,从而减少对全局内存访问。

    7410

    CUDA Study Notes

    归约(Reduction) 归约是使用解决其它问题”黑盒”来解决另一个问题. 2. Tesla是什么 CUDA架构用作GPU通用计算。 3....其作用是固定内存技术实质是强制让系统在物理内存中完成内存申请和释放工作参与页交换,从而提高系统效率。...13.CUDA程序开发难点 到目前为止,觉得最难地方就是要根据任务以及硬件特性对任务进行划分,以设计block工作流程,既要照顾到数据传输问题同时要隐藏各种访存延迟。...如要在动态分配共享存储器中得与下代码对应内容: short array0[128]; float array1[64]; int array2[256]; 应该按照如下方式定义: extern_shared_char...OpenMP OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出,并已被广泛接受,用于共享内存并行系统多线程程序设计一套指导性编译处理方案(Compiler

    82831

    统一通信 X(UCX) 实现高性能便携式网络加速-UCX入门教程HOTI2022

    为此,UCT 依赖于低级驱动程序,例如 uGNI、Verbs、共享内存、ROCM、CUDA。...支持多个传输(或提供者)之间交互以传递消息。例如,UCX 具有使“GPUDirect”、IB”和共享内存有效地协同工作逻辑(在 UCP 中),以便在需要地方传递数据,而无需用户处理。...依赖关系 机器上应该有什么东西才能使用 UCX? UCX 检测构建机器上现有库,并相应地启用/禁用对各种功能支持。如果在运行时找不到构建 UCX 某些模块,它们将被静默禁用。...是的,通过设置UCX_NET_DEVICES=为应使用单个设备。 自适应路由 UCX 是否支持自适应路由结构? 是的。 需要做什么才能运行带有自适应路由 UCX?...例如:UCX_TLS=rc,cuda或UCX_TLS=dc,rocm 使用 GPU 内存运行 UCX 并出现段错误,为什么

    2.7K00

    如何在CUDA中为Transformer编写一个PyTorch自定义层

    每个 block 有一个共享内存,任何线程都可以访问一个全局内存。...由于访问全局/共享内存CUDA 核函数中常见瓶颈,所以我试图绕开它。为此,为每个 block 创建了一个 warp,并使用了「shuffle」函数。...它使用寄存器进行 warp 内通信,因此线程可以在访问共享内存情况下交换值。...影响性能因素有很多,但是不可能找到每一个因素。此外,由于我对 CUDA 并不熟悉,也遇到了很多 bug。代码越多,bug 越多。这使得写了很多意想不到测试代码。...编写一个自定义操作符并没有想象那么简单,但是可以从中学到许多关于 CUDA 如何工作知识,以及诸如 block、线程、核函数、内存、同步、缓存这样概念。

    1.9K30

    【文末开奖】如何配置一台以机器学习、深度学习为用途工作站?

    这块卡是750rmb收。用于跑深度学习再好不过了 ? 大概长这样 卡支持cuda,意味着tensorflow和pytorch都可以使用 ?...(跑一些现成代码) 选择A - 各种云:个人只用过AWS云,其它估计差不多。...好处在于可以直接加载别人预设环境,省去很多配环境烦恼,并且学生/新手有各种优惠,基本不用花什么钱。...内存:可以考虑每卡32G,当然和你内容有关,尽量大些,同时上面的主板也要考虑最大支持内存。至于超频,为了稳定性,建议CPU和主板内存等超频。...比如(以下为假设功耗)单卡250w,CPU170w(注意CPU在睿频时功率大幅高于标称95w),主板内存条固体机械键盘风扇等算它120w,外接设备预留50w,还有什么漏了都可加上,然后除以70%,得到

    4.6K32

    25行代码≈SOTA!OpenAI发布Triton编程语言,比PyTorch快2倍

    内存合并,共享内存管理,SM内调度,Triton通通帮你搞定。 此外,Triton代码开源,兼容Python。 ?...这是在读博士时开始一个项目,而Triton是唯一能将我博士生导师与该项目联系起来东西。...在优化CUDA代码时必须考虑到每一部分。 来自DRAM内存传输必须经过合并,从而利用现代内存接口总线带宽。 数据在被重新使用之前必须被手动存储到SRAM中,从而在检索时减少共享内存冲突。...CUDA与Triton编译器优化 针对如何划分每个程序实例完成工作这一点,Triton编译器使用了大量块级数据流分析。 这是一种基于目标程序控制和数据流结构静态调度迭代块技术。...编译器后端可以自动优化各种重要程序。 例如,通过分析计算密集型操作中块变量有效范围,数据就能自动存储到共享内存中,还能使用标准活性分析技术进行分配/同步。 ?

    96840

    《GPU高性能编程 CUDA实战》(CUDA By Example)读书笔记

    另外这本书代码这里:csdn资源 前两章 科普 就各种讲CUDA变迁,然后第二章讲如何安装CUDA。不会安装请移步这里:安装CUDA....为什么不要循环,就是因为这里tid可以把整个循环工作做了。这里tid也就是threadid,每个thread负责数组一个数操作,所以将10个循环操作拆分成了十个线程同时搞定。...再上一个更直观图: 共享内存 共享内存是个好东西,它只能在block内部使用,访问速度巨快无比,好像是从离运算器最近L1 cache中分割了一部分出来给共享内存,因此巨快。...主要思想如下: 前一半加后一半: 要同步,别浪 把最后并行度小工作交给CPU 具体代码是酱婶儿: __global__ void dot(float *a, float *b, float...CUDA流 流概念就如同java里多线程概念一样,你可以把不同工作放入不同流当中,这样可以并发执行一些操作,比如在内存复制时候执行kernel: 文后讲了一些优化方法,但是亲测无效啊

    2.7K50
    领券