CUDA编程指南：全局存储器与逻辑分析仪kingst LA5016

"CUDA 编程指南4.0中文版" 在CUDA编程中，全局存储器是GPU上的一种重要内存类型，它供所有线程块和线程共享使用。Kingst LA5016-500MHz逻辑分析仪的手册详细介绍了不同计算能力设备上全局存储器访问的优化策略。 全局存储器请求可以被拆分为两个半束请求，每个半束独立发送。在计算能力为1.0和1.1的设备上，为了合并存储器访问，半束中的线程必须按照特定规则访问内存：线程读取字的长度限制为4、8或16字节，并且线程必须按顺序访问字。例如，如果长度是4字节，16个字必须在同一64字节段中；长度为8字节，则在128字节段中；长度为16字节，前8个字在第一个128字节段，后8个字在下一个128字节段。如果满足这些条件，设备会合并请求并发射相应的存储器事务。如果半束不满足这些条件，将发射16个独立的32位存储器事务。 对于计算能力为1.2和1.3的设备，规则更为灵活。线程可以以任意顺序访问任意字，不再要求顺序访问和单一段的限制。设备会找到最小编号的活动线程寻址的存储器段，并根据字的长度确定事务长度。然后，通过减小事务长度来优化，如128字节事务仅使用一半则减小为64字节，64字节事务仅使用一半则减小为32字节。这个过程持续进行，直到半束内的所有线程都被服务。 CUDA编程模型包括内核、线程层次、存储器层次和异构编程。内核是程序员定义的执行单元，线程层次包括线程、线程块和网格，它们协同工作以实现并行计算。存储器层次涉及全局存储器、共享存储器、纹理和表面存储器等。异构编程是指同时利用CPU和GPU进行计算，计算能力是衡量GPU并行计算性能的关键指标。 CUDA编程接口包括nvcc编译器和CUDA运行时。nvcc支持离线和即时编译，以及各种二进制和PTX兼容性。CUDA运行时提供了设备管理、存储器管理、异步并发执行等功能，如初始化、设备存储器分配、共享存储器管理、异步数据传输、并发内核执行等。多设备系统下的交互、纹理和表面存储器的使用，以及与OpenGL等图形库的互操作性也是CUDA编程的重要组成部分。 CUDA编程涉及到对全局存储器的高效访问和管理，通过理解不同计算能力设备的特性，以及利用CUDA提供的编程接口，可以实现高性能的并行计算。