GPU 内存结构解析 🧠

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：

1. 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)

2. 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

3. 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
   

4. 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