"CUDA C Programming Guide"에 따르면 상수 메모리 액세스는 다중 프로세서 상수 캐시가 히트 된 경우에만 유용합니다 (5.3.2.4 절) . 그렇지 않으면 병합 된 전역 메모리 읽기의 경우보다 반 - 워프에 대해 더 많은 메모리 요청이있을 수 있습니다. 그렇다면 상수 메모리 크기가 64KB로 제한되는 이유는 무엇입니까? 두 번 질문하지 않
저는 CUDA 프로그래밍 초보자이며 질문이 있습니다. 는 I이 같은 값으로 파라미터를 전달하는 경우 :가 __global__ void add(int a, int b, int *c) {
// some operations
}
가변와 B 때문에 함수 함수 호출 스택에 복사 값 추가 커널 전달, I는 일부 메모리 추측 복사에 공간이 필요합니다. 맞습
나는 세 가지 값을 0을 얻을 커널 내에서 인쇄 할 때 나는 CUDA int main(int argc, char **argv){
int exit_code;
if (argc < 4) {
std::cout << "Usage: \n " << argv[0] << " <input> <output> <nColors>" << std::e
직접 알 수는 없지만, 내 커널에서 사용되는 메모리를 보장하는 가장 좋은 방법은 상수입니다. http://stackoverflow...r-pleasant-way에도 비슷한 질문이 있습니다. GTX580으로 작업 중이며 2.0 용으로 만 컴파일 중입니다. 대체 방법입니다 cudaMalloc(src, size);
cudaMemcpy(src, hostSrc,
상수 메모리에 시뮬레이션 매개 변수를 설정하려고했지만 행운을 빌지 않았습니다 (CUDA.NET). cudaMemcpyToSymbol 함수는 cudaErrorInvalidSymbol을 반환합니다. cudaMemcpyToSymbol의 첫 번째 매개 변수는 string입니다 ... 심볼 이름입니까? 나는 그것이 어떻게 풀릴 수 있는지 이해하지 못한다. 어떤 도움
CUDA 4.2를 사용하여 상수 메모리 할당 방법에 대한 통찰력을 얻고 싶습니다. 사용 가능한 총 상수 메모리는 64KB입니다. 그러나이 메모리가 실제로 장치에 할당되는 시점은 언제입니까? 이 제한은 각 커널, 쿠다 컨텍스트 또는 전체 응용 프로그램에 적용됩니까? .cu 파일에 각각 64K 미만의 상수 메모리를 사용하는 여러 커널이 있다고 가정 해 보겠습니
상수 메모리 (글로벌 변수)에 배열이 있고 함수 호출 cudaGetSymbolAddress에 의해 참조가 확보되었습니다. 이 참조를 사용하여 전역 변수를 사용하는 대신 상수 데이터를 가져올 때 커널이 느리게 실행됩니다. 이것에 대한 이유는 무엇입니까? __constant__ int g[2] = {1,2};
// __device__ int g[2] = {1
계산 기능 3.5의 장치, 특히 방송 동작에 대한 상수 캐시와 텍스처 캐시의 차이에 관심이 있습니다. 워프의 모든 스레드가 상수 메모리에서 동일한 데이터 요소에 대한 요청을 발행하고 캐시에 도달하면 단일 주기로 모든 스레드에 브로드 캐스팅됩니다. 이 경우 텍스처 캐시의 동작은 무엇입니까? 로드가 직렬화 되나요? 또한 상수 및 텍스처 캐시가 다중 프로세서 당
우리는 우리가이 같은 것을 볼 수 xptxas를 사용하여 레지스터 사용을 검사 할 때 : ptxas info : Used 63 registers, 244 bytes cmem[0], 51220 bytes cmem[2], 24 bytes cmem[14], 20 bytes cmem[16]
현재 명확 [X] cmem 설명 모든 문서가 있는지 궁금. 상수 메모리