CUDA并行计算下的设备内存与数据传输优化

本篇硕士学位论文主要探讨了CUDA接口规范在设备内存与数据传输中的应用，特别是在并行计算和CUDA编程理论的背景下。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大并行处理能力。论文首先介绍了CUDA如何通过Shared Memory解决了传统GPU中线程间通信的问题，通过设置syncthreads()函数来协调线程间的同步，确保数据的一致性和准确性。 在CUDA架构中，设备端存储器（包括Register、Local Memory、Shared Memory、Global Memory、Constant Memory和Texture Memory）扮演了关键角色。Register是GPU的高速缓存，提供低延迟访问，适合存放临时变量。Local Memory则用于存储较大的结构体和数组，尽管访问速度较慢但位于显存而非高速缓存。Shared Memory允许同一block内的线程共享数据，这对于协作处理非常重要。Global Memory可供所有线程访问，常用于存储全局数据，而Constant Memory和Texture Memory则提供只读存储，便于内核函数之间的数据交换和与主机通信。 论文的核心内容围绕频域FIR滤波的并行算法实现，强调了如何利用CUDA进行高效的数据传输和处理，尤其是在GPU的计算加速方面。GPU的快速发展使其不仅限于图形处理，而是扩展到了通用计算领域，CUDA的并行计算能力在这个过程中起到了关键作用。 作者通过这项研究，旨在优化基于CUDA的频域FIR滤波算法，提高计算效率，减少处理器对硬件资源的要求，特别是对于block中线程数量、Shared Memory大小和寄存器数量的合理配置。论文的创新之处可能在于提出了一种新的并行策略或者改进了数据传输机制，以适应CUDA环境下的高性能计算需求。 这篇论文深入探讨了CUDA技术在设备内存管理和数据传输中的设计与优化，提供了在GPU并行计算中有效利用CUDA框架的方法和实践经验，对于理解GPU编程和优化计算性能具有重要价值。