CUDA编程之共享内存和线程通信

CUDA 编程基础知识点 编程模型：CUDA 是一种并行计算平台，由 NVIDIA 公司开发，旨在提供高性能的计算能力。CUDA 的编程模型基于 SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）架构，能够在 NVIDIA 的 GPU 上执行大量线程。 shared memory 是一种快速的内存类型，相当于 L1 缓存（~64KB），用来存储数据以便线程之间的通信。shared memory 是每个块（block）中的线程共享的，可以实现快速的数据交换。 线程通信：在 CUDA 中，线程之间可以通过 shared memory 进行通信。线程可以将数据写入 shared memory，然后使用 __syncthreads() 函数来确保所有线程完成写操作。接着，线程可以从 shared memory 中读取数据。 Global Memory：Global Memory 是一种较慢的内存类型，需要使用多个 kernel 调用来实现数据交换。因为 Global Memory 的访问延迟较高，所以在 CUDA 编程中，通常使用 shared memory 来提高性能。 Reductions： Reduction 是一种常见的操作，用于将数组中的元素聚合成一个值。例如，sum 函数可以将数组中的所有元素相加。 Reduction 操作可以使用 shared memory 来实现。 减少操作的实现方法： 1. Bad but easy way：使用 shared memory 将每个元素写入 cache 中，然后使用 __syncthreads() 函数来确保所有线程完成写操作。接着，使用单个线程将 cache 中的元素相加。 2. Better way：使用 shared memory 将每个元素写入 cache 中，然后使用 __syncthreads() 函数来确保所有线程完成写操作。接着，使用多个线程将 cache 中的元素相加。 CUDA 随机数生成：CUDA 提供了多种随机数生成算法，例如 CURAND 库。CURAND 库提供了高质量的随机数生成器，可以用于科学计算、机器学习等领域。 CUDA 是一种强大的并行计算平台，提供了多种编程模型和技术来提高性能。理解 CUDA 的编程模型和技术是高性能计算的关键。