gpu和cpu共享全局内存好处,共享gpu内存为什么几乎不用

gpu和cpu共享全局内存好处,共享gpu内存为什么几乎不用

ˋ▽ˊ gpu cpu 共享内存提高传输速度_不要盲目崇尚高频双通内存！CPU、内存主频和双通道内存的那点事在谈及内存时，大家通常关注的问题无非两个：速度和稳定。至我之前的文章中提到，CPU + GPU 是一种异构计算的组合，各有独立的内存，GPU的优势是更多的计算核心。该架构在并行计算上有很大优势，但是数据需要从主机和设备间相互拷贝，会造成一定的延迟。因此，要

GPU 上的所有内存操作都针对warp 进行了优化。例如，从全局内存中加载的粒度为32*4 字节，恰好有32 个浮点数，恰好每个线程一个浮点数。在串流多处理器(SM,相当于一个CPU 内核)中，在AMD的锐龙处理器架构中，Infinity Fabric(以下简称IF)总线是个核心技术，有了它才可以让众多CCX模块互联互通。之前IF总线主要用于CPU核心之间连接，现在AMD终于开始用于EPYC CPU与Radeon显卡了

第三，CPU+GPU架构可以共享内存空间，消除冗余内存副本来改善问题。在此前的技术中，虽然GPU和CPU已整合到同一个芯片上，但是芯片在运算时要定位内存的位置仍然得4.1 全局内存4.2 L1/L2缓存4.3 局部内存(local memory) 4.4 寄存器(register) 4.5 共享内存(shared memory) 4.6 常量内存(constant memory) 4.7 图像/纹理内存(texture memory

从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得更快，另一工作中或许GPU能更好。当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU更合适，当你需要对同一数据CPU 内部的流水线结构使其拥有一定程度的并行计算能力。GPU(Graphics Processing Unit):一种可进行绘图运算工作的专用微处理器。GPU 能够生成2D/3D 的图形图像和视频，从而能够支持基于窗口的操

在全局或共享内存中使用volatile修饰符声明一个变量，可以防止编译器优化，编译器优化可能会将数据暂时GPU上的所有内存操作都针对warp进行了优化。例如，从全局内存中加载的粒度为32*4字节，恰好有32个浮点数，恰好每个线程一个浮点数。在串流多处理器(SM,相当于一个