CUDA 内存管理指南

CUDA 内存管理是使用 CUDA 进行并行计算时的重要环节。本指南将介绍 CUDA 内存管理的相关概念、技巧和最佳实践。

CUDA 内存类型

CUDA 提供了多种内存类型，包括：

全局内存 (Global Memory): 可由所有线程访问的内存，通常用于存储大量数据。
共享内存 (Shared Memory): 可由同一线程块内的线程共享的内存，访问速度快，但容量有限。
常量内存 (Constant Memory): 可由所有线程访问的只读内存，适用于存储常量数据。
局部内存 (Local Memory): 可由线程块内的单个线程访问的内存，主要用于存储临时数据。

内存访问模式

CUDA 内存访问模式包括：

连续访问 (Coalesced Access): 当线程块内线程访问连续内存地址时，可以有效地利用内存带宽。
非连续访问 (Non-coalesced Access): 当线程块内线程访问非连续内存地址时，内存带宽利用率会降低。

内存优化技巧

以下是一些 CUDA 内存优化的技巧：

使用连续内存: 尽量使用连续内存，避免非连续访问。
使用共享内存: 对于需要频繁访问的数据，可以使用共享内存来提高访问速度。
使用内存访问模式: 选择合适的内存访问模式，以提高内存带宽利用率。

示例代码

以下是一个简单的 CUDA 内存管理示例：

__global__ void kernel(float* input, float* output) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    output[idx] = input[idx] * 2.0f;
}

int main() {
    const int size = 1024;
    float* input = new float[size];
    float* output = new float[size];

    // 初始化 input 数组
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        input[i] = i;
    }

    // 创建 CUDA 事件
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);

    // 启动计时
    cudaEventRecord(start);

    // 执行 kernel
    kernel<<<1, size>>>(input, output);

    // 停止计时
    cudaEventRecord(stop);

    // 等待 kernel 完成
    cudaDeviceSynchronize();

    // 计算执行时间
    cudaEventElapsedTime(&stop, start);

    // 打印执行时间
    std::cout << "Kernel execution time: " << stop << " ms" << std::endl;

    // 释放内存
    delete[] input;
    delete[] output;

    return 0;
}

扩展阅读

如果您想了解更多关于 CUDA 内存管理的知识，可以参考以下链接：