🧠 内存管理：避免常见陷阱
- 使用
cudaMalloc分配设备内存，记得配合cudaFree释放 - 优先采用统一内存（Unified Memory），简化数据迁移流程
了解更多统一内存技术 - 及时检查内存错误：
cudaMemCheck是调试神器
🧩 线程组织：效率与可维护性平衡
- 合理划分线程块尺寸：通常
32为倍数更佳 - 使用
__device__函数替代全局函数，提升执行效率 - 避免过度同步：
__syncthreads()应精准控制同步点
⚡ 性能优化：让GPU发挥最大潜能
- 启用编译器优化：
-Xcompiler -O3+-deviceemu组合调试 - 减少内存拷贝：
cudaMemcpy应使用cudaMemcpyAsync异步执行 - 利用纹理内存：对2D数据访问性能提升可达
300% - 启用混合精度计算：
half类型可显著提升吞吐量
⚠️ 错误处理：预防比修复更重要
- 检查CUDA错误码：
cudaGetErrorString能快速定位问题 - 使用
cudaDeviceReset：当遇到不可恢复错误时及时重置设备 - 启用调试模式：
-g编译选项帮助捕获运行时异常
📦 资源管理：保持代码整洁
- 模块化核函数：通过
__global__接口封装功能 - 避免全局变量：改用
static或__device__变量替代 - 使用RAII模式：通过构造/析构函数管理资源生命周期