上文介绍cuda软件编程基础，本篇将探索Tiling技术，以优化GPU并行计算性能。Tiling技术目标是减少设备内存访问次数，降低延迟。以矩阵乘法为例，展示Tiling的实现。实现矩阵乘法时，两个矩阵需加载至设备内存。通常情况下，设备内存访问速度最慢，但容量大。为提高性能，考虑将数据加载到每个线程块的共享内存中...
cuda编程三： Tiling技术
上文介绍cuda软件编程基础，本篇将探索Tiling技术，以优化GPU并行计算性能。
Tiling技术目标是减少设备内存访问次数，降低延迟。以矩阵乘法为例，展示Tiling的实现。
实现矩阵乘法时，两个矩阵需加载至设备内存。通常情况下，设备内存访问速度最慢，但容量大。为提高性能，考虑将数据加载到每个线程块的共享内存中，减少对设备内存的访问。然而，共享内存容量有限，每次只能加载一小部分数据，计算完一个块可能需多次加载。
通过将数据分块加载至共享内存，实现Tiling，优化数据访问，降低延迟。下图展示访问顺序。
实现代码如下，关键在于管理内存，有效提升性能。
了解不同内存类型及细节，对用好GPU内存至关重要。上文基于Tiling技术，强调内存管理在cuda编程中的重要性。
cuda代码复杂，实践是提升的关键。本文结束于Tiling技术的深入解析，希望对您在cuda编程学习中有所启发。2024-10-05
