CUDA memory

时间:2022-03-11 14:11:45

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CUDA存储器类型:

每个线程拥有自己的register and loacal memory;

每个线程块拥有一块shared memory;

所有线程都可以访问global memory;

还有,可以被所有线程访问的只读存储器:constant memory and texture memory

CUDA memory

1、  寄存器Register

  寄存器是GPU上的高速缓存器,其基本单元是寄存器文件,每个寄存器文件大小为32bit.

  Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register中。

  特点:每个线程私有,速度快。

2、  局部存储器 local memory

  当register耗尽时,数据将被存储到local memory。如果每个线程中使用了过多的寄存器,或声明了大型结构体或数组,或编译器无法确定数组大小,线程的私有数据就会被分配到local   memory中。

  特点:每个线程私有;没有缓存,慢。

  注:在声明局部变量时,尽量使变量可以分配到register。如:

  unsigned int mt[3];

  改为: unsigned int mt0, mt1, mt2;

3、  共享存储器 shared memory

  可以被同一block中的所有线程读写

  特点:block中的线程共有;访问共享存储器几乎与register一样快.

CUDA memory
 1 //u(i)= u(i)^2 + u(i-1)
2 //Static
3 __global__ example(float* u) {
4 int i=threadIdx.x;
5 __shared__ int tmp[4];
6 tmp[i]=u[i];
7 u[i]=tmp[i]*tmp[i]+tmp[3-i];
8 }
9
10 int main() {
11 float hostU[4] = {1, 2, 3, 4};
12 float* devU;
13 size_t size = sizeof(float)*4;
14 cudaMalloc(&devU, size);
15 cudaMemcpy(devU, hostU, size,
16 cudaMemcpyHostToDevice);
17 example<<<1,4>>>(devU, devV);
18 cudaMemcpy(hostU, devU, size,
19 cudaMemcpyDeviceToHost);
20 cudaFree(devU);
21 return 0;
22 }
23
24 //Dynamic
25 extern __shared__ int tmp[];
26
27 __global__ example(float* u) {
28 int i=threadIdx.x;
29 tmp[i]=u[i];
30 u[i]=tmp[i]*tmp[i]+tmp[3-i];
31 }
32
33 int main() {
34 float hostU[4] = {1, 2, 3, 4};
35 float* devU;
36 size_t size = sizeof(float)*4;
37 cudaMalloc(&devU, size);
38 cudaMemcpy(devU, hostU, size, cudaMemcpyHostToDevice);
39 example<<<1,4,size>>>(devU, devV);
40 cudaMemcpy(hostU, devU, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
41 cudaFree(devU);
42 return 0;
43 }
CUDA memory

 4、  全局存储器 global memory

  特点:所有线程都可以访问;没有缓存

CUDA memory
//Dynamic
__global__ add4f(float* u, float* v) {
int i=threadIdx.x;
u[i]+=v[i];
}
int main() {
float hostU[4] = {1, 2, 3, 4};
float hostV[4] = {1, 2, 3, 4};
float* devU, devV;
size_t size = sizeof(float)*4;
cudaMalloc(&devU, size);
cudaMalloc(&devV, size);
cudaMemcpy(devU, hostU, size,
cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(devV, hostV, size,
cudaMemcpyHostToDevice);
add4f<<<1,4>>>(devU, devV);
cudaMemcpy(hostU, devU, size,
cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(devV);
cudaFree(devU);
return 0;
} //static
__device__ float devU[4];
__device__ float devV[4]; __global__ addUV() {
int i=threadIdx.x;
devU[i]+=devV[i];
} int main() {
float hostU[4] = {1, 2, 3, 4};
float hostV[4] = {1, 2, 3, 4};
size_t size = sizeof(float)*4;
cudaMemcpyToSymbol(devU, hostU, size, 0, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpyToSymbol(devV, hostV, size, 0, cudaMemcpyHostToDevice);
addUV<<<1,4>>>();
cudaMemcpyFromSymbol(hostU, devU, size, 0, cudaMemcpyDeviceToHost);
return 0;
}
CUDA memory

   5、  常数存储器constant memory

  用于存储访问频繁的只读参数

  特点:只读;有缓存;空间小(64KB)

   注:定义常数存储器时,需要将其定义在所有函数之外,作用于整个文件

1 __constant__ int devVar;
2 cudaMemcpyToSymbol(devVar, hostVar, sizeof(int), 0, cudaMemcpyHostToDevice)
3 cudaMemcpyFromSymbol(hostVar, devVar, sizeof(int), 0, cudaMemcpyDeviceToHost)

 6、  纹理存储器 texture memory

是一种只读存储器,其中的数据以一维、二维或者三维数组的形式存储在显存中。在通用计算中,其适合实现图像处理和查找,对大量数据的随机访问和非对齐访问也有良好的加速效果。

特点:具有纹理缓存,只读。