CUDA编程优化：主机与设备间数据传输策略

本篇文章主要探讨了在CUDA Fortran编程中主机与设备间数据传输的重要性及其优化策略。CUDA Fortran是一种用于高性能计算的语言，它允许程序员将部分代码移植到GPU上，以利用GPU的并行处理能力。在实际开发过程中，由于GPU与主机之间的带宽差距（例如Tesla K20的设备存储器与PCIe x16 Gen3主机接口间的带宽差异），减少数据传输对提升程序性能至关重要。 当初始将程序转换为CUDA Fortran时，关键部分的代码会转变为内核，这些内核可能需要从主机或传送到主机的数据。在评估阶段，数据传输的存在与否直接影响程序性能，因为总时间包括了执行时间和数据传输时间。然而，随着更多的代码迁移到GPU上，数据传输的需求将逐渐减少，因此优化这部分传输不应成为早期优化的重点，而是应专注于那些最终将被移除的非核心传输。 文章通过优化矩阵转置的实例来展示内存优化技术，强调了合理利用CUDA设备上不同类型的存储器，如全局内存、共享内存和局部内存，对于提高效率的重要性。此外，内容还涵盖了选择合适的执行配置参数以充分利用硬件资源，以及指令优化，这些都是提高程序性能的关键环节。 这篇文章着重于在CUDA Fortran中优化主机与设备间的数据传输策略，以适应GPU架构的优势，并提供了一些实际操作中的建议和案例分析，帮助开发者更好地设计高效的CUDA程序。