网站建设推广哪里实惠,嘉兴seo优化,有哪些公司网站建设比较好,设计医院网站建设文章目录 一、显存带宽和理论显存带宽1. 显存带宽2. 理论显存带宽1#xff09;计算公式2#xff09;举例 二、利用CUDA计算理论显存带宽 一、显存带宽和理论显存带宽
1. 显存带宽
显存带宽是指显存和GPU计算单元之间的数据传输速率。
显存带宽越大#xff0c;意味着数据传… 文章目录 一、显存带宽和理论显存带宽1. 显存带宽2. 理论显存带宽1计算公式2举例 二、利用CUDA计算理论显存带宽 一、显存带宽和理论显存带宽
1. 显存带宽
显存带宽是指显存和GPU计算单元之间的数据传输速率。
显存带宽越大意味着数据传输越快那么GPU整体的计算速度也会越快。所以该指标可以作为我们评估核函数运行速度的评价指标。 2. 理论显存带宽
1计算公式
理论显存带宽由具体硬件所定义。计算公式为
理论显存带宽 显存频率Hz * 显存位宽bit / 8 * 2
// 这里除以8是因为位宽的单位是bit我们要转成 byte
// * 2 是因为 DDRdouble data rate2举例
以我的笔记本电脑为例
GPU型号: NVIDIA GeForce RTX 3050 4GB Laptop GPU
显存频率7001000 kHz
显存位宽64 bit理论显存带宽 (7001000 * 1000)Hz * (64 / 8)byte * 2 112016000000 byte/s ≈ 112 GB/s与鲁大师的检测结果一致 二、利用CUDA计算理论显存带宽
主要使用到了cudaGetDeviceProperties()函数。该函数用于获取GPU的相关属性信息。
具体代码如下
#include cuda_runtime.h
#include device_launch_parameters.hvoid CalTheoreticalBandWidth()
{int deviceCount;cudaGetDeviceCount(deviceCount); // 获取设备上的GPU个数for (int i 0; i deviceCount; i) {cudaDeviceProp deviceProp;cudaGetDeviceProperties(deviceProp, i); // 获取当前GPU的相关属性std::cout GPU: i std::endl;std::cout Name: deviceProp.name std::endl;std::cout Bit width: deviceProp.memoryBusWidth bit std::endl;std::cout Memory clock rate: deviceProp.memoryClockRate kHz std::endl;int bw static_castsize_t(deviceProp.memoryClockRate) * 1000 * deviceProp.memoryBusWidth / 8 * 2 / 1000000000;std::cout Theoretical band width bw GB/s std::endl;}
}运行结果
GPU: 0
Name: NVIDIA GeForce RTX 3050 4GB Laptop GPU
Bit width: 64 bit
Memory clock rate: 7001000 kHz
Theoretical band width 112 GB/s
