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CUDA内存管理一文理清|参加CUDA线上训练营

CUDA 内存概述

GPU的内存包括:

  • 全局内存(global memory)
  • 常量内存(constant memory)
  • 纹理内存核表面内存(texture memory)
  • 寄存器(register)
  • 局部内存(local memory)
  • 共享内存(shared memory)
  • L1、L2缓存(从费米架构开始有了SM层次的 L1 cache 和设备层次的 L2 cache)

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速度快慢如下图所示:
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CUDA 内存详解

Global Memory

Global Memory在某种意义上等同于GPU显存,kernel函数通过Global Memory来读写显存。Global Memory是kernel函数输入数据和写入结果的唯一来源。

Rigisters 寄存器

寄存器是GPU最快的memory,kernel中没有什么特殊声明的自动变量都是放在寄存器中的。当数组的索引是constant类型且在编译期能被确定的话,就是内置类型,数组也是放在寄存器中。

  • 寄存器变量是每个线程私有的,一旦thread执行结束,寄存器变量就会失效
  • 寄存器是稀有资源。(省着点用,能让更多的block驻留在SM中,增加Occupancy)
  • --maxrregcount 可以设置大小
  • 不同设备架构,数量不同

Shared Memory

Shared Memory位于GPU芯片上,访问延迟仅次于寄存器。Shared Memory是可以被一个Block中的所有Thread来进行访问的,可以实现Block内的线程间的低开销通信。在SMX中,L1 Cache跟Shared Memory是共享一个64KB的告诉存储单元的,他们之间的大小划分不同的GPU结构不太一样;
__shared__ 修饰符修饰的变量存放在shared memory:

  • On-chip
  • 拥有高的多bandwidth和低很多的latencyo
  • 同一个Block中的线程共享一块Shared Memoryo
  • 需要使用 __syncthreads() 同步。
  • 比较小,要节省着使用,不然会限制活动warp的数量

Local Memory

Local Memory本身在硬件中没有特定的存储单元,而是从Global Memory 虚拟出来的地址空间。** Local Memory 是为寄存器无法满足存储需求的情况而设计的,主要是用于存放单线程的大型数组和变量。** Local Memory是线程私有的,线程之间是不可见的。由于GPU硬件单位没有Local Memory的存储单元,所以,针对它的访问是比较慢的。

但是更多在以下情况,会使用 Local Memory:

  • 无法确定其索引是否为常量的数组。
  • 会消耗太多寄存器空间的大型结构或数组。
  • 如果内核使用了多于可用寄存器的任何变量(这也称为寄存器溢出)
  • --ptxas-options=-v

Constant Memory

Constant Memory (常量内存) 类似于 Local Memory,也是没有特定的存储单元的,只是Global Memory 的虚拟地址。因为它是只读的,所以简化了缓存管理,硬件无需管理复杂的回写策略。Constant Memory 启动的条件是同一个warp所有的线程同时访问同样的常量数据。

其具有以下几个特点:

  • constant的范围是全局的,针对所有kernel。
  • 在同一个编译单元,constant对所有kernel可见。
  • kernel只能从constant Memory读取数据,因此其初始化必须在host端使用下面的函数调用: cudaError_t cudaMemcpyToSymbollconst void* symbol, const void* src,size t count);
  • 当一个warp中所有thread都从同一个Memory地址读取数据时,constant Memory表现会非常好会触发广播机制。

Texture Memory

Texture Memory是GPU的重要特性之一,也是GPU编程优化的关键。Texture Memory实际上也是Global Memory的一部分,但是它有自己专用的只读cache。这个cache在浮点运算很有用,Texture Memory是针对2D空间局部性的优化策略,所以thread要获取2D数据就可以使用texture Memory来达到很高的性能。从读取性能的角度跟Constant Memory类似。

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Host Memory

主机端存储器主要是内存可以分为两类:可分页内存(Pageable)和页面 (Page-Locked 或 Pinned)内存。

可分页内存通过操作系统 API(malloc/free) 分配存储器空间,该内存是可以换页的,即内存页可以被置换到磁盘中。可分页内存是不可用使用DMA(Direct Memory Acess)来进行访问的,普通的C程序使用的内存就是这个内存

例子

下面例子讲解如何使用统一内存:

__device__ __managed__ int x[2];
__device__ __managed__ int y;
__global__ void kernel(){x[1] = x[0] + y;
}int main(){x[0] = 3;y = 5;kernel<<< 1, 1 >>>();cudaDeviceSynchronize();printf("result=%d\n", x[1]);return 0;
}

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