CUDA设备内存优化：带宽限制与步长访问策略

本章节主要探讨了CUDA编程中基于layui的下拉列表数据回显的效率优化，特别是在处理GPU架构中的内存访问性能。文章首先介绍了NVIDIA GPU架构的变迁，从Fermi架构的C2050到Kepler架构的K20，它们在内存管理上有着显著的不同。在Fermi架构中，引入了全局内存缓冲，每个多处理器拥有共享存储器和L1缓存，这有助于减少未对齐访问造成的性能损失，并强调了L1缓存的复用性，即一条缓存线可以供多个线程束共享。 对于K20，尽管L1缓存仅用于本地存储器，全局存储器由L2缓存处理，但即使面对未对齐访问，性能损失也相对较小，且双精度数据的处理与单精度类似，只是在C870不支持双精度的情况下不在图中显示。C1060上的双精度数据由于请求的半束跨越128字节，因此会有额外的内存段组合影响。 在考虑ECC（错误校验码）启用下的性能影响时，计算能力2.0的设备如C2050在非对齐访问和复杂的内核操作（如非原址增量操作）时，性能会明显下降。相比之下，对于K20，ECC的改进使得越界内核在开启ECC时没有性能损失。 此外，章节中还讨论了步长访问内核，虽然理论上与未对齐数据访问类似，但存在半束线程的差异。优化主机与设备间的数据传输至关重要，因为GPU与CPU之间的带宽远高于两者间的带宽，减少这种传输能显著提升程序性能。然而，当更多代码迁移到GPU上时，原本的数据传输会逐渐消失，优化的重点应转移到核心计算部分。 本章不仅涵盖了内存优化，还涵盖了执行配置参数的选择和指令优化，以充分利用硬件资源。通过矩阵转置的示例，展示了如何有效地运用这些技术。本章节深入剖析了CUDA编程中涉及的内存管理和性能瓶颈，为科学家和工程师提供了关于如何优化GPU性能的实用指导。