n * sizeof(int)); // run version with static shared memory cudaMemcpy(d_d, a, n*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); staticReverse<<<1,n>>>(d_d, n); cudaMemcpy(d, d_d, n*size
HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_a, N * sizeof(int))); HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_b, N * sizeof(int))); HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, N * sizeof(int))); //在GPU上为数组"a"和"b"赋值 for (int i=0; i<N; i++){ a[i] = -i; b...
GPU中最重要的2种内存是全局内存和共享内存,前者类似于CPU系统内存,而后者类似于CPU缓存,然后GPU共享内存可由CUDA C内核直接控制。GPU简化的内存结构,如下所示: 由一个内核启动所产生的所有thread统称为一个grid,同一个grid中的所有thread共享相同的全局内存空间。一个grid由多个block构成,一个block包含一组thread,同...
概念:CUDA全局动态数组是指在CUDA C程序中分配给GPU设备内存的动态数组。这种内存分配方式允许程序员在GPU上分配内存,以便在GPU上执行大规模并行计算。 分类:CUDA全局动态数组有两种类型:设备内存和共享内存。设备内存是分配给特定设备块的内存,而共享内存是可以在多个设备上访问的内存。
GPU中最重要的2种内存是全局内存和共享内存,前者类似于CPU系统内存,而后者类似于CPU缓存,然后GPU共享内存可由CUDA C内核直接控制。GPU简化的内存结构,如下所示: 由一个内核启动所产生的所有thread统称为一个grid,同一个grid中的所有thread共享相同的全局内存空间。一个grid由多个block构成,一个block包...
全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。
在这个例子中,使用共享内存是用于促进全局内存合并访问(在旧的CUDA设备上,计算能力1.1或更低)。对于读取和写入都实现了最优的全局存储器合并,因为全局内存总是通过线性对齐的索引t来访问的。反向索引tr仅用于访问共享存储器,其不具有全局存储器的顺序访问限制,因此不能获得最佳性能。共享内存的唯一性能问题是bank冲突,...
全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。
全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用__device__de Clara 说明符在全局(变量)范围内声明,或者使用cudaMalloc()动态分配并分配给一个常规的 C 指针变量,如第 7 行所示。全局内存分配可以在应用程序的生命周期内保持。根据设备的计算能力,全局内存可能被缓存在芯片上,也可能不在芯片上缓存。