GPU 内存结构是并行计算性能的关键因素,主要包含以下层级:
全局内存(Global Memory)
- 最大存储空间,用于存储核函数(kernel)的输入/输出数据
- 访问速度较慢,但容量可达数GB
🔗 [了解更多:GPU内存分层原理](/gpu_memory_hierarchy)共享内存(Shared Memory)
- 每个线程块(block)独占的高速缓存
- 通过
__shared__
关键字声明,用于线程间数据共享
✅ 优化建议:合理使用共享内存可减少全局内存访问次数寄存器(Registers)
- 线程私有,用于存储临时变量和计算结果
- 速度最快但数量有限,需避免过度使用
常量内存(Constant Memory)
- 读取速度快,适合存储不变的数据
- 全局可访问,但写入操作受限
💡 扩展阅读:CUDA内存优化技巧 提供实际案例分析