CUDA Academy · Ders

Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları

Kaynakların yerleşik blokları nasıl sınırladığını öğrenin.

2. ders / 413 adım

Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları, CoddyKit'te ücretsiz bir CUDA Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, CUDA Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. CUDA Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Kaynak Bütçesi

Her SM'nin sabit bir kayıtçı ve paylaşılan bellek havuzu vardır. Her yerleşik blok, kendisine düşen payı bu havuzlardan almalıdır.

İş Parçacığı Başına Kayıtçılar

Kernel'iniz iş parçacığı başına belirli sayıda kayıtçı kullanır. Bunu blok başına iş parçacığı sayısıyla çarparsanız, bir bloğun kayıtçı maliyetini görürsünüz.

Kayıtçılar Blokları Sınırlar

Her iş parçacığı çok sayıda kayıtçıya ihtiyaç duyarsa daha az iş parçacığı sığar ve daha az blok yerleşik kalır. Kayıtçı kullanımı yüksek kernel'ler doluluk kaybeder.

Kayıtçı Kullanımını Görme

Bu bayrakla derleme yaptığınızda nvcc, iş parçacığı başına kayıtçı sayısını yazdırır ve bir kernel'in kayıtçıya fazla yüklenip yüklenmediğini görmenizi sağlar.

nvcc -Xptxas -v vecadd.cu

Kayıtçıları Sınırlama

Bir başlatma sınırıyla üst sınır belirleyebilir; böylece derleyiciyi daha az kayıtçı kullanmaya ve daha fazla warp'ı yerleşik tutmaya yönlendirebilirsiniz.

__launch_bounds__(256, 4) __global__ void k() {}

Blok Başına Paylaşılan Bellek

Her blok paylaşılan bellek isteyebilir. SM, paylaşılan bellek havuzunun izin verdiği kadar bloğu sığdırır; bu miktar çoğu zaman 48 ila 100 KB arasındadır.

Paylaşılan Bellek Blokları Sınırlar

Büyük bir __shared__ döşemesi isterseniz SM başına yalnızca bir veya iki blok sığar. Büyük döşemeler, veri yeniden kullanımını artırmak karşılığında doluluğu azaltır.

En Sıkı Sınır Belirleyicidir

SM; kayıtçılara, paylaşılan belleğe ve warp sınırına göre izin verilen blok sayısını hesaplar. Bu değerlerin en küçüğü doluluğu belirler.

Kayıtçı Taşması

Bir iş parçacığı izin verilen sayıdan daha fazla kayıtçıya ihtiyaç duyduğunda fazlalıklar yavaş yerel belleğe taşar. Taşmalar, düşük doluluktan daha fazla zarar verebilir.

Dengeyi Ayarlama

Kayıtçıları veya paylaşılan belleği azaltmak doluluğu artırır, ancak aşırı agresif bir azaltma taşmalara yol açar. En uygun nokta bir dengedir.

Ölçün, Tahmin Etmeyin

Ayarlama yapmadan önce gerçek kayıtçı ve paylaşılan bellek kullanımını her zaman derleyiciden okuyun. Tahmin etmek genellikle yanlış ayarı seçmenize neden olur.

Kısa Kontrol

SM'nin kaç bloğun yerleşik kalabileceğine nasıl karar verdiğini hatırlayın.

Özet

Kayıtçıların ve paylaşılan belleğin sabit SM bütçeleri olduğunu, en sıkı sınırın da doluluğu belirlediğini gördünüz. Taşmalara dikkat edin. 🧮

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle C++ öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
30
Dersler
120

Sıkça Sorulan Sorular

“Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve CUDA Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. CUDA Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları” dersinde ne öğreneceğim?

Kaynakların yerleşik blokları nasıl sınırladığını öğrenin. CUDA Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

CUDA Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te CUDA Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.

“Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu CUDA Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her CUDA Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Kullanım Oranı Gerçekte Ne Anlama Gelir
  2. Kayıt ve Paylaşılan Bellek Sınırları
  3. Kullanım Oranı Hesaplayıcı API'si
  4. Kullanım Oranı Her Şey Değildir
← CUDA Academy Sayfasına Dön