CUDA (унифицированная архитектура вычислительных устройств) — это платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA для ускорения графического процессора (GPU). Эффективное управление памятью играет решающую роль в максимизации производительности приложений CUDA. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и примеры кода для оптимизации использования памяти в программах CUDA.

1. Используйте общую память.
   Общая память — это быстрая встроенная память, доступная всем потокам в блоке CUDA. Используя общую память, вы можете уменьшить задержку доступа к памяти и повысить производительность. Вот пример использования общей памяти для выполнения параллельной операции сокращения:

__global__ void parallelReduction(float* input, float* output, int size) {
    extern __shared__ float sharedMemory[];
    int tid = threadIdx.x;
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + tid;

    // Load data from global memory to shared memory
    if (i < size) {
        sharedMemory[tid] = input[i];
    } else {
        sharedMemory[tid] = 0.0f;
    }
    __syncthreads();

    // Perform parallel reduction using shared memory
    for (int stride = 1; stride < blockDim.x; stride *= 2) {
        if (tid % (2 * stride) == 0) {
            sharedMemory[tid] += sharedMemory[tid + stride];
        }
        __syncthreads();
    }
// Write result to global memory
    if (tid == 0) {
        output[blockIdx.x] = sharedMemory[0];
    }
}

2. Используйте постоянную память.
   Постоянная память — это память только для чтения, кэшированная на графическом процессоре. Он обеспечивает доступ с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, что делает его подходящим для хранения часто используемых данных. Вот пример использования постоянной памяти для хранения справочных таблиц:

__constant__ float lookupTable[256];
__global__ void performLookup(float* input, float* output, int size) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    if (i < size) {
        output[i] = lookupTable[(int)input[i]];
    }
}

3. Используйте объединение памяти.
   Объединение памяти означает доступ потоков к последовательным областям памяти скоординированным образом. Обращаясь к памяти по объединенному шаблону, вы можете уменьшить конфликты доступа к памяти и улучшить пропускную способность памяти. Вот пример объединенного доступа к памяти в ядре матричного умножения:

__global__ void matrixMultiplication(float* A, float* B, float* C, int N) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    float sum = 0.0f;
    for (int k = 0; k < N; ++k) {
        sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
    }
    C[row * N + col] = sum;
}

4. Реализовать заполнение памяти.
   Заполнение памяти включает добавление дополнительных элементов, обеспечивающих согласование доступа к памяти с шириной шины памяти процессора. Это может улучшить производительность доступа к памяти, особенно при работе с большими массивами. Вот пример заполнения памяти:

int originalSize = 1000;
int paddedSize = originalSize + (16 - (originalSize % 16));
float* data = (float*)malloc(paddedSize * sizeof(float));

Эффективное управление памятью имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности в приложениях CUDA. Используя такие методы, как общая память, постоянная память, объединение памяти и заполнение памяти, вы можете значительно повысить производительность своих программ CUDA. Понимание этих методов и их правильное применение могут привести к более быстрым и эффективным вычислениям с ускорением на графическом процессоре.