2D および 3D 配列の CUDA メモリを効率的に管理するにはどうすればよいですか?

2D および 3D 配列の CUDA メモリ管理

CUDA プログラミングでは、2D および 3D 配列のメモリを効率的に管理することが特有の課題を引き起こします。この記事では、情報に基づいた意思決定に役立つ一般的な質問と解決策について説明します。

ポインターベースの割り当てとフラット化

広く議論されているアプローチの 1 つは、mallocPitch を使用して 2D 配列を割り当てることです。および memcpy2D 関数。ただし、これらの関数はダブルポインター構造をサポートせず、代わりにピッチ付き割り当てで動作します。

別のアプローチには、配列をシングルポインター 1D 構造に「フラット化」することが含まれます。この方法は効率的ですが、2D インデックス作成の優雅さが犠牲になります。

動的に割り当てられた 2D 配列

ダブルポインタ アクセスを使用して動的に割り当てられた 2D 配列を作成するには、さらに複雑さが必要になります。 。このトピックに関する「標準的な」質問は、CUDA タグ情報ページにあります。解決策には、ポインタの逆参照を理解し、潜在的な効率のトレードオフを評価することが含まれます。

動的に割り当てられた 3D 配列

3 つの添え字付きアクセスで 3D 配列を処理すると、さらに複雑になります。 3 つの添字が付いた一般的なケースは特殊なケースと見なされます。

特殊なケース: コンパイル時に既知の次元

配列の幅がコンパイル時に既知である場合そうすると、最小限の複雑さで二重添字アクセスを使用できるようになります。この手法には、インデックス計算をコンパイラに指示する適切な補助型定義の作成が含まれます。

ハイブリッド アプローチ: 二重添字付きホスト、単一添字付きデバイス

ハイブリッド アプローチにより、次のことが可能になります。デバイス コードで 1D アクセスを使用しながら、ホスト コードで 2D アクセスを行う場合。この方法には、ホスト割り当てを連続割り当てとして編成し、ポインタ ツリーを使用して二重添字アクセスを容易にすることが含まれます。

結論

2D/ に最適なメモリ管理手法の選択CUDA の 3D 配列は、特定の要件によって異なります。効率、複雑さ、優雅さの間のトレードオフを理解することが重要です。上記のオプションを考慮することで、情報に基づいた意思決定を行って、コードのパフォーマンスを最適化し、コードの品質を維持できます。

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