В этой статье блога мы углубимся в концепцию общей памяти в ядрах CUDA. Общая память — это уникальная функция CUDA, которая позволяет эффективно обмениваться данными и обмениваться данными между потоками внутри блока потоков. Эффективно используя общую память, вы можете значительно повысить производительность своих приложений с графическим ускорением. Мы рассмотрим различные методы и предоставим примеры кода, иллюстрирующие их использование.

Метод 1: объявление общей памяти

CUDA предоставляет ключевое слово «extern» для объявления разделяемой памяти внутри функции ядра. Ключевое слово extern указывает, что память распределяется между потоками внутри блока. Вот пример:

__global__ void myKernel() {
    extern __shared__ int sharedMemory[];
    // ...
}

Метод 2: передача размера общей памяти

Вы можете динамически передавать размер общей памяти во время вызова ядра. Это позволяет вам выделять разные объемы общей памяти в зависимости от требований вашего приложения. Вот пример:

int sharedMemorySize = 256 * sizeof(int);
myKernel<<<gridDim, blockDim, sharedMemorySize>>>(...);

Метод 3. Эффективная загрузка данных

Общая память может использоваться для загрузки данных из глобальной памяти, сводя к минимуму задержку доступа к памяти. Рассмотрим следующий пример, где каждый поток загружает элемент из глобальной памяти в разделяемую:

__global__ void myKernel(int* input) {
    extern __shared__ int sharedMemory[];
    int tid = threadIdx.x;
    sharedMemory[tid] = input[tid];
    // ...
}

Метод 4: межпотоковая связь

Потоки внутри блока могут взаимодействовать друг с другом, используя общую память. Вот пример, в котором потоки совместно вычисляют сумму сокращения:

__global__ void reductionSum(int* input) {
    extern __shared__ int sharedMemory[];
    int tid = threadIdx.x;
    sharedMemory[tid] = input[tid];
    __syncthreads();
    for (int stride = 1; stride < blockDim.x; stride *= 2) {
        if (tid % (2 * stride) == 0) {
            sharedMemory[tid] += sharedMemory[tid + stride];
        }
        __syncthreads();
    }
    if (tid == 0) {
        input[0] = sharedMemory[0];
    }
}

Метод 5: Кэширование глобальной памяти

Общая память может служить кэшем для доступа к глобальной памяти. Загружая данные в общую память, последующие чтения могут выполняться с гораздо более высокой пропускной способностью. Вот простой пример:

__global__ void cacheGlobalMemory(int* input) {
    extern __shared__ int sharedMemory[];
    int tid = threadIdx.x;
    // Load data into shared memory
    sharedMemory[tid] = input[tid];
    __syncthreads();
    // Use data from shared memory
    int result = sharedMemory[tid] * 2;
    // ...
}

Общая память — важный инструмент для оптимизации ядер CUDA. Используя общую память, вы можете уменьшить задержку доступа к памяти, включить межпотоковую связь и кэшировать глобальную память для более быстрых вычислений. Понимание и эффективное использование общей памяти может значительно повысить производительность ваших приложений с графическим ускорением.