优化GPU内存：CUDA高级技术2——64字节对齐与2D数组内存管理

本资源是一份来自纽约大学(CUNY)计算机科学课程CSCI-GA.3033-004的CUDA高级技术讲座系列中的第二部分幻灯片，由Mohamed Zahran教授讲解。主题聚焦于图形处理单元(GPUs)的架构和编程，特别是内存对齐和性能优化。主要内容包括： 1. **内存对齐**：在GPU上，数据访问效率显著提高当数据项以64字节边界进行对齐。这意味着程序员应确保在分配2D或3D数组时，每一行起始地址为64字节边界，这样可以提升计算性能。然而，这对程序员来说是一项挑战，因为需要精确控制内存布局。 2. **Pitch概念**：Pitch是指2D数组中的行与行之间的距离（以字节为单位），它在处理内存布局时非常重要。cudaMallocPitch()函数允许用户指定宽度，而这个函数会自动计算最佳的Pitch值并返回，这对于内存管理至关重要。这使得程序能够利用GPU硬件的最佳性能。 3. **cudaMallocPitch()和 cudaMemcpy2D()函数**： - **cudaMallocPitch()**：这是CUDA提供的特殊版本内存分配函数，用于创建2D数组，确保每一行都被正确地填充（如果需要）。此函数接受设备指针、可能的Pitch值、数组宽度和高度作为参数。它返回的Pitch值即为宽度，有助于优化内存访问。 - **cudaMemcpy2D()**：这是一种考虑到先前由cudaMallocPitch()选择的Pitch值的内存复制函数。它允许在数据传输时保持内存布局的一致性，进一步提升性能。 通过理解和利用这些高级技术，程序员可以更有效地利用GPU的并行计算能力，减少不必要的内存访问开销，从而提升CUDA应用程序的执行效率。这对于从事GPU编程，尤其是在科学计算、图形渲染或深度学习等高性能计算领域的人来说，是非常关键的知识点。