《CUDA并行程序设计-GPU编程指南》读书笔记--(2)CUDA内存处理

CUDA内存处理

高速缓存

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不仅要思考如何高效地访问全局内存，也要时刻想办法减少对全局内存的访问次数，尤其在数据会被重复利用的时候。

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CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新任务，CPU需要进行上下文切换，将当前所有寄存器的状态保存到栈(系统内存)上，然后从栈中恢复当前需要执行的新线程上次的执行状态。这些操作通常需要花费上百个CPU时钟周期。如果在CPU上开启过多的线程，时间几乎都将花费在上下文切换过程中寄存器内容的换进/换出操作上。因此，如果在CPU开启过多的线程，有效工作的吞吐量将会快速降低。

然而，GPU却恰恰相反。GPU利用多线程隐藏了内存获取与指令执行带来的延迟。因此，在GPU上开启过少的线程反而会因为等待内存事务使GPU处于闲置状态。此外，GPU也不使用寄存器重命名的机制，而是致力于为每一个线程都分配真实的寄存器。因此，当需要上下文切换时，所需要的操作就是将指向当前寄存器组的选择器(或指针)更新，以指向下一个执行的线程束的寄存器组，因此几乎是零开销。

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如果一个内核函数中的每个线程需要的寄存器过多，在每个SM中GPU能够调度的线程块的数量就会受到限制，因此总的可以执行的线程数量也会受到限制。

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for(i=0;i<31;<i++){
    packed_result |= (pack_array[i]<

如果变量packed_result存于内存中，则需要做32次读/写内存的操作。但如果将变量packed_result设置为局部变量，编译器会将其放入寄存器中，在寄存器中而不是在主内存中做操作，最后再将结果写回主内存中，因此可节省31次内存读/写的操作。

寄存器版本：

__global__ void tes