NVLink BridgeでGPUを繋いでも1GPUにはなりません | HPCシステムズ Tech Blog
『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ？』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、cudaMallocでメモリ領域を確保し、cudaMemcpyを使ってホスト(CPU側)のメモリとデータの送受信を行い、GPU上で演算kernelとする関数（以下、GPU-Kernel）を呼び出し、最後にc
GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱
この記事では，私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う． 以下，随時更新． 分岐発散 （Branch Divergence） 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 （Kernel Fusion） Kernel Fusionとは 垂直融合（vertical fusion） 水平融合（horizontal fusion） Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散
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GitHub - NVIDIA/open-gpu-kernel-modules: NVIDIA Linux open GPU kernel module source
