[英]Size of statically allocated shared memory per block with Compute Prof (Cuda/OpenCL)
在Nvidia的计算教授中，有一列称为“每个工作组的静态私有内存”，其工具提示为“每个块静态分配的共享内存的大小”。 我的应用程序显示每个块获得64（假定的字节）。 这是否意味着我正在使用这些字节的1-64之间的某个位置，还是探查器仅告诉我已分配了此共享内存量，谁知道它是否已全部使用？
如果已分配，则可能是因为您使用了它。 AFAIK CUDA通过共享内存将参数传递给内核，因此必须如此。
计算教授的领域，了解不连贯和连贯的GST / GLD？ （CUDA / OpenCL）
[英]Compute Prof's fields for incoherent and coherent gst/gld? (CUDA/OpenCL)
是否可以在Compute Prof（OpenCL / CUDA）中一次比较两个以上的内核执行
[英]Is it possible to compare more than two kernels executions at a time in Compute Prof (OpenCL/CUDA)
CUDA中最大（每块共享内存）/（每块线程）在MP负载为100％的情况下
[英]Maximum (shared memory per block) / (threads per block) in CUDA with 100% MP load
在 cuda 中静态分配共享 memory 的正确方法是什么？为什么？
[英]Which is the correct way of allocating shared memory statically in cuda and why?
CUDA：平铺矩阵 - 矩阵乘法，共享内存和矩阵大小，是块大小的非倍数
[英]CUDA: Tiled matrix-matrix multiplication with shared memory and matrix size which is non-multiple of the block size
声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.
