bank-conflict

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我正在設計一個CUDA內核，它將以每個線程塊16個線程啓動。我在我想處理的共享內存（即每個線程塊）中有N個ints數組。如果線程的訪問模式連續進入數組，那麼這是否意味着沒有銀行衝突？我明白如果數組是一個char數組，那麼會有bank衝突，但我不完全確定如果它是一個int數組會發生什麼。我猜猜會有銀行衝突，因爲每組4個連續的int共享相同的內存銀行？如果這是真的，那麼防止銀行衝突的正確解決方案

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一級緩存CUDA銀行衝突？

在NVIDIA的2.x架構上，每個warp有64kb的內存，默認分區爲48kb的共享內存和16kb的L1緩存（服務於global和constant內存）。我們都知道訪問共享內存的銀行衝突 - 內存被分成32個大小爲32位的銀行，以允許所有32個線程同時獨立訪問。另一方面，全局內存雖然慢得多，但不會經歷存儲體衝突，因爲內存請求會在整個warp中進行合併。問題：假設來自全局或常量內存的某些數據緩存

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如何減少此代碼中的銀行衝突？

這段CUDA代碼在Nsight分析時會報告很多銀行衝突。第一個片段包含常量的定義和內核調用： // Front update related constants #define NDEQUES 6 #define FRONT_UPDATE_THREADS 480 #define BVTT_DEQUE_SIZE 500000 #define FRONT_DEQUE_SIZE 5000000

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CUDA共享內存銀行衝突報告更高

我一直在努力優化一些代碼，並遇到了與CUDA Nsight性能分析共享內存銀行衝突報告的問題。我能夠將它簡化爲一個非常簡單的代碼，Nsight報告這個代碼存在銀行衝突，但似乎並不存在。下面是內核： __global__ void conflict() { __shared__ double values[33]; values[threadIdx.x] = threadIdx.

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OpenCL bank衝突 - 刪除內存/破壞數據？

對於這個問題的模糊性，我很抱歉。背景：我試圖寫在OpenCL的形態學圖像處理功能。我有一個__local緩衝區，用於存儲每個像素的數據（每個像素由一個工作項目表示，尚未展開循環）。另外，由於我在測試早期，我只使用一個工作組（8x8像素圖像，因此我可以手動驗證結果）。問題：有當數據從一個，兩個，三個或甚至四個像素必須加入到另一個的像素緩衝器的場合。由於這些是相同工作組中的相鄰像素，我相信我會

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GPU共享存儲器實際例子

我有一個這樣的陣列： data[16] = {10,1,8,-1,0,-2,3,5,-2,-3,2,7,0,11,0,2} 我想計算上使用G80 GPU共享存儲器數組的減少。爲NVIDIA文檔中引用的內核是這樣的： __global__ void reduce1(int *g_idata, int *g_odata) { extern __shared__ int sdata[]; u

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CUDA：不同經紗之間的銀行衝突？

我剛剛從Why only one of the warps is executed by a SM in cuda?得知Kepler GPU可以一次執行幾條（顯然是4條）的指令。共享內存銀行可以同時提供四個請求嗎？如果不是這樣，那意味着即使在任何單獨的warp中沒有銀行衝突，銀行衝突也可能發生在恰好同時執行的不同warp線程之間，對嗎？有沒有關於這方面的任何信息？

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2.x設備中的銀行衝突

具有2.x設備的設備中的銀行衝突是什麼？據我瞭解CUDA C編程指南，在2.x設備中，如果兩個線程在同一個共享內存庫中訪問相同的32位字，它不會導致銀行衝突。相反，這個詞是廣播。當兩個線程在同一個共享內存組中寫入相同的32位字時，則只有一個線程成功。由於片上存儲器爲64KB（共享內存爲48KB，L1爲16KB，反之亦然），並且它以32個存儲體組織，因此我假設每個存儲體都由2 KB組成。所以我認爲如

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可以使用內核參數導致銀行衝突？

內核參數存儲在片上共享內存中。如果線程嘗試訪問同一個銀行，共享內存可能會發生銀行衝突。所以我的問題是：這是否意味着使用內核參數線程將導致銀行的衝突？

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銀行衝突CUDA共享內存？

我在CUDA內核中遇到（我認爲是）共享內存bank衝突。代碼本身相當複雜，但我在下面的簡單示例中轉載了它。在這種情況下，使用可能在右側填充的共享存儲器陣列（變量ng）將其簡化爲來自全局 - >共享 - >全局存儲器的大小爲16x16的二維數組的簡單副本，。如果我編譯ng=0的代碼，並檢查與NVVP的共享存儲訪問模式，它告訴我，有「沒有任何問題」。例如， ng=2我在標有「NVVP警告」的行上