2D 和 3D 数组的 CUDA 内存管理
在 CUDA 编程中，有效管理 2D 和 3D 数组的内存带来了独特的挑战。本文解决了常见问题和解决方案，以帮助您做出明智的决策。
基于指针的分配与扁平化
一种广泛讨论的方法是使用 mallocPitch 分配 2D 数组和 memcpy2D 函数。但是，这些函数不支持双指针结构，而是使用倾斜分配。
另一种方法是将数组“展平”为单指针一维结构。虽然这种方法效率更高，但它牺牲了 2D 索引的优雅性。
动态分配的 2D 数组
创建具有双指针访问的动态分配的 2D 数组需要额外的复杂性。有关此主题的“规范”问题可以在 CUDA 标签信息页面中找到。该解决方案涉及了解指针取消引用和评估潜在的效率权衡。
动态分配的 3D 数组
处理具有三下标访问的 3D 数组会带来更大的复杂性。三重下标的一般情况应被视为特殊情况。
特殊情况：编译时已知维度
在编译时已知数组宽度的情况下 -有时，可以以最小的复杂性使用双下标访问。此技术涉及创建适当的辅助类型定义来指示编译器进行索引计算。
混合方法：双下标主机、单下标设备
混合方法允许用于主机代码中的 2D 访问，同时在设备代码中使用 1Dakusesu。该方法涉及将主机分配组织为连续分配，并使用指针树来促进双下标访问。
结论
选择 2D/ 的最佳内存管理技术CUDA 中的 3D 数组取决于具体要求。了解效率、复杂性和优雅之间的权衡至关重要。通过考虑上述选项，您可以做出明智的决定来优化代码性能并保持代码质量。
以上是如何有效管理 2D 和 3D 阵列的 CUDA 内存？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
