在本篇学习笔记中，我们深入探讨了CUDA编程中的内存访问策略。重点关注了GPU中的全局内存和共享内存，旨在优化CUDA程序性能。首先，我们介绍了全局内存的管理，包括内存的分配、释放与传输。分配和释放内存时，考虑到固定内存的使用，以避免主机操作系统在物理位置上移动数据时带来的问题。此外，我们提及零拷贝...
CUDA编程学习笔记(二):内存管理 CUDA编程中的内存管理学习笔记：全局内存与设备内存：核心资源：全局内存是CUDA编程中的核心资源，对所有线程可见。优化策略：优化全局内存访问策略，如改善数据布局以提高局部性，是提升性能的关键。理解合并与非合并内存访问对于优化全局内存使用至关重要。共享内存：角色：共享内存在CUDA内存层次结构中扮演重要...
在CUDA编程中，程序性能与GPU硬件密切相关。不同于CPU，GPU的编程需要深入理解硬件结构。以Fermi架构为例，GPU的硬件层次结构有助于高效管理众多核心。首先，硬件层的结构从设备开始，它由一组SM（流式多处理器）阵列构成，如Fermi有16个SM，还包括全局机载内存和全局调度器Giga Thread引擎。调用内核时，...
《CUDA C编程权威指南》学习笔记(五)—— CUDA内存模型·上 CUDA内存模型学习笔记：CUDA内存模型概述：CUDA内存模型整合了主机和设备的内存系统，提供了全面的内存层次结构。开发者可以直接控制数据的布局，以优化性能。程序局部性：近期局部性：一个数据被引用后，在一段时间内有较高的概率被再次引用，随着时间推移，引用可能性逐渐降低。空间局部性：如果一个数据被引...
CUDA编程学习笔记-01 CUDA编程学习笔记01要点如下：异构计算概念：核心思想：异构计算利用不同体系架构硬件的优势，如CPU擅长控制密集型任务，GPU擅长计算密集型任务。实例：本科时的集成电路竞赛中，利用ARM+FPGA实现车牌识别系统，体现了异构计算思想。CUDA编程模型：起源：CUDA编程模型起源于GPU的并行计算能力。硬件对比：与CPU相比...
