关于cuda pinned memory的疑问

search111 2015-04-17 03:35:39

一般程序，是不是使用pinned memory 都会得到一定的性能提升，
我们在使用pinned memory时候应该考虑哪些因素
有没有静态的分析方法可以得出程序什么时候可以使用pinned memory 什么时候不能使用pinned memory？
各位有谁知道的，帮忙解答一下，谢谢

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CUDA Asynchronous Memory Usage and Execu6on Yukai Hunga0934147@gmail.com ā Department of Mathema>cs Na>onal Taiwan UniversityPage-‐Locked Memory3Page-‐Locked Memory!   Regular pageable and page-‐locked or pinned host memory -‐ use too much page-‐locked memory reduces system performancephysical memorylocal disk for virtual memorypaging memory into local d

在tensorflow中，默认指定占用所有的GPU，如需指定占用的GPU，可以在命令行中： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样便是只占用1号GPU，通过命令 nvidia-smi 可以查看各个GPU的使用情况。另外，也可以在python程序中指定GPU，并且动态分配memory，代码如下 import os import sys os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = sys.argv[1] import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend impo

cuda的Pinned Memory（分页锁定内存） 2014-03-11 22:50 1262人阅读评论(1) 收藏举报分类： CUDA（24）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。当为了提高CUDA程序的主机内存和设备内存传输消耗时，可以尝试一下两种方案一：使用分页锁定内存，分页锁定内存和显存之间的拷贝

CPU和GPU内存交互在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual memory) 我们都知道，虽然在运行速度上硬盘不如内存，但在容量上内存是无法与硬盘相提并论...

对CUDA架构而言，主机端的内存被分为两种，一种是可分页内存（pageable memroy）和页锁定内存（page-lock或 pinned）。可分页内存是由操作系统API malloc()在主机上分配的，页锁定内存是由CUDA函数cudaHostAlloc()在主机内存上分配的，页锁定内存的重要属性是主机的操作系统将不会对这块内存进行分页和交换操作，确保该内存始终驻留在物理内存中。 GPU知

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