如何在 CUDA 中高效分配和存取 2D 和 3D 陣列？

CUDA 陣列：了解2D 和3D 分配

分配2D 和3D 陣列

CUDA 提供了分配2D 和3D 陣列

• CUDA 提供了分配特定的函數和3D arrays:
• cudaMallocPitch: 分配具有指定間距的 2D 陣列（每行所需的位元組數）。

cudaMemcpy2D:

以任意方式將資料複製到二維數組或從二維數組複製資料

這些函數可以在GPU 上高效處理2D 資料結構。

2D 指標結構的替代品

• 雖然它可能在 GPU 上使用 2D 指標結構似乎很直觀，但出於效能考慮，通常不建議這樣做。以下是原因和替代方案：
• 記憶體開銷： 2D 指標結構需要額外的記憶體來儲存指標。
• 效能損失：每次存取取消引用多個指標都會降低效能效能。
• 使用扁平化一維數組：將二維數組扁平化為一維數組，並使用仔細計算的步幅模擬二維存取。

編譯器輔助方法:

在編譯時已知數組維度的特定情況下，編譯器可以最佳化2D

扁平化數組：高效率靈活

• 將2D 陣列扁平化為1D陣列有幾個好處：
• 減少記憶體開銷：指標不需要額外記憶體需要儲存。
• 改進的效能：單指標解引用提供更快的資料存取。

靈活性：

與專為一維數組設計的現有CUDA 函數相容.

處理3D 數組

• CUDA 沒有提供用於分配或複製3D 陣列的特定函數。但是，2D 陣列的一般原則適用：
• 展平： 將 3D 陣列展平為 1D 陣列。

編譯器輔助方法：

編譯時已知陣列維度的情況，編譯器可以最佳化3D

結論

在大多數情況下，建議在處理2D 和3D資料結構時使用扁平一維數組或編譯器輔助方法在 GPU 上。這可確保高效的記憶體使用、快速的效能並降低複雜性。

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