Comment puis-je gérer efficacement les tableaux 2D et 3D dans CUDA ?

CUDA : gérer efficacement les tableaux 2D et 3D

La programmation CUDA implique généralement de travailler avec des tableaux multidimensionnels. Lors de l'allocation et de la manipulation de ces tableaux, il est crucial de comprendre les différentes approches disponibles et leurs implications sur les performances.

mallocPitch et memcpy2D

Malgré les idées fausses, mallocPitch et memcpy2D ne le font pas. travailler avec des structures de pointeurs 2D traditionnelles. Au lieu de cela, ils allouent des régions de mémoire optimisées pour un transfert de données efficace entre l'hôte et l'appareil. L'utilisation de ces fonctions peut améliorer considérablement les performances par rapport à la gestion manuelle de la mémoire à l'aide de malloc et memcpy en boucle.

Allocation générale de tableau 2D

Allocation dynamique d'un tableau 2D général sur CUDA nécessite la création d’une arborescence de pointeurs. Cette approche implique une complexité supplémentaire et une efficacité réduite en raison de la nécessité de déréférencer plusieurs pointeurs. Cependant, si cela est absolument nécessaire, utilisez les instructions détaillées fournies dans la question canonique pour ce sujet.

Approche "Aplatissement"

Pour éviter les inconvénients de l'allocation générale de tableaux 2D , il est recommandé d'"aplatir" le stockage et de simuler l'accès 2D dans le code de l'appareil. Cela simplifie la gestion de la mémoire et augmente l'efficacité.

Cas particulier : largeur du tableau au moment de la compilation

Lorsque la largeur du tableau est connue au moment de la compilation, une méthode de cas spécial peut être employé. En définissant un type auxiliaire approprié, le compilateur peut gérer efficacement l'indexation des tableaux, ce qui entraîne à la fois une simplicité et des performances optimales.

Mélanger l'accès aux tableaux d'hôtes et de périphériques

Il est possible de utilisez un accès à double indice (2D) dans le code hôte tout en utilisant un accès à un seul indice dans le code de l'appareil. Ceci peut être réalisé en organisant l'allocation sous-jacente sous forme de tableau contigu et en créant manuellement un « arbre » de pointeur pour le code hôte.

Conclusion

Lorsque vous travaillez avec la 2D et la 3D tableaux dans CUDA, réfléchissez soigneusement à l’approche la plus appropriée en fonction de vos besoins. Si possible, optez pour « l'aplatissement » ou la méthode des cas spéciaux pour les largeurs de tableau au moment de la compilation afin de maximiser l'efficacité.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!