什么是银行冲突?(做 Cuda/OpenCL 编程)
我一直在阅读 CUDA 和 OpenCL 的编程指南，但我无法弄清楚银行冲突是什么.他们只是深入研究如何解决问题，而没有详细说明主题本身.有人可以帮我理解吗?如果帮助是在 CUDA/OpenCL 的上下文中，或者只是计算机科学中一般的银行冲突，我没有偏好. 解决方案 对于 nvidia(和 AMD)gpus，本地内存分为内存库.每个 bank 一次只能寻址一个数据集，因此如果 halfwa
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CUDA中的经线和银行的机制是什么？
我是一个新手在学习CUDA并行编程。现在我困惑在设备的全局内存访问。 有以下几点： 据说，一个块中的线程被分割成经线。在每个翘曲中最多有32个线程。这意味着相同warp的所有这些线程将与同一处理器同时执行。 当涉及到一个块的共享内存时，它会被分成16个存储区。为了避免库冲突，多个线程可以同时读取一个库，而不是在同一个库中写入。这是正确的解释吗？ 提前感谢！ （例如“特
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GPU共享内存库冲突
我想了解银行冲突的发生情况。 如果我在全局内存中有一个大小为256的数组，并且我在一个块中有256个线程，并且我想将数组复制到共享内存。因此每个线程复制一个元素。 shared_a [threadIdx.x] = global_a [threadIdx.x] pre> 这个简单的操作会导致银行冲突吗？ 现在假设数组的大小大于线程数，所以我现在使用这个来将全
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为什么Cuda / OpenCL的全局内存中不存在银行冲突？
有一件事我没有想出来，谷歌没有帮助我，是为什么有可能与共享内存银行冲突，但不是在全局内存？ 看来我只能给一个绿色的复选标记一个答案。我是新的堆栈溢出。我想我必须选择一个答案是最好的。 解决方案 短的 $ b $ b 理解为什么的关键是掌握操作的粒度。单个线程不访问全局内存。全局内存访问是“合并”的。由于全局内存太慢，所以块中的线程的任何访问都被分组在一起，以尽可能少地向全局内存请求。
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什么是银行冲突？ （Doing Cuda / OpenCL编程）
我一直在阅读CUDA和OpenCL的编程指南，我不知道银行冲突是什么。他们只是一些潜在的如何解决问题，没有详细阐述的主题本身。有谁能帮我理解吗？我没有偏好，如果帮助是在CUDA / OpenCL的上下文或一般在计算机科学中的银行冲突。 解决方案 对于nvidia（和amd的事情）gpus本地内存分为内存库。每个库只能一次寻址一个数据集，因此如果halfwarp尝试从/向同一个bank加载/
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GPU共享内存库冲突
我想了解银行冲突的发生情况。 如果我在全局内存中有一个大小为256的数组，并且我在一个块中有256个线程，并且我想将数组复制到共享内存。因此每个线程复制一个元素。 shared_a [threadIdx.x] = global_a [threadIdx.x] pre> 这个简单的操作会导致银行冲突吗？ 现在假设数组的大小大于线程数，所以我现在使用这个来将全
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