如何在 CUDA 中高效分配和访问 2D 和 3D 数组？

CUDA 数组：了解 2D 和 3D 分配

分配 2D 和 3D 数组

CUDA 提供了分配 2D 的特定函数和 3D arrays:

• cudaMallocPitch: 分配具有指定间距的 2D 数组（每行所需的字节数）。
• cudaMemcpy2D:以任意方式将数据复制到二维数组或从二维数组复制数据

这些函数可以在 GPU 上高效处理 2D 数据结构。

2D 指针结构的替代品

虽然它可能在 GPU 上使用 2D 指针结构似乎很直观，但出于性能考虑，通常不建议这样做。以下是原因和替代方案：

• 内存开销： 2D 指针结构需要额外的内存来存储指针。
• 性能损失：每次访问取消引用多个指针都会降低性能性能。
• 使用扁平化一维数组：将二维数组扁平化为一维数组，并使用仔细计算的步幅模拟二维访问。
• 编译器辅助方法: 在编译时已知数组维度的特定情况下，编译器可以优化 2D

扁平化数组：高效灵活

将 2D 数组扁平化为 1D 数组有几个好处：

• 减少内存开销：指针无需额外内存需要存储。
• 改进的性能：单指针解引用提供更快的数据访问。
• 灵活性：与专为一维数组设计的现有 CUDA 函数兼容.

处理3D 数组

CUDA 没有提供用于分配或复制 3D 数组的特定函数。但是，2D 数组的一般原则适用：

• 展平： 将 3D 数组展平为 1D 数组。
• 编译器辅助方法： 对于编译时已知数组维度的情况，编译器可以优化 3D

结论

在大多数情况下，建议在处理 2D 和 3D 数据结构时使用扁平一维数组或编译器辅助方法在 GPU 上。这可确保高效的内存使用、快速的性能并降低复杂性。

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