cuda存储模型

CUDA存储模型是NVIDIA GPU编程中的重要概念，它定义了不同类型的存储器及其用途、特性和访问方式，以下是对CUDA存储模型的详细解释：

1、寄存器（Register）

位置：位于GPU片内，是GPU片上高速缓存。

特点：访问速度最快，延迟极低，基本单元为寄存器文件，每个寄存器文件大小为32bit。

作用域与生命周期：作用于单个线程，变量生命周期与thread相同，一旦thread执行结束，寄存器变量就会失效。

使用限制：每个线程拥有的寄存器数量有限，如在Fermi架构上每个thread最多拥有63个registers，Kepler架构上则是255个。

2、局部存储器（Local Memory）

位置：存储位置在于显存上，即板载显存。

特点：当线程使用的寄存器被占满时，数据将被存储在局部存储器中，其访问速度很慢，且没有缓存。

作用域与生命周期：作用于单个线程，变量生命周期与thread相同。

3、共享存储器（Shared Memory）

位置：位于GPU片内，是On Chip Memory的一部分。

特点：访问速度与寄存器相似，是实现线程间通信的延迟最小的方法，可以用于保存共用的计数器或block的公用结果等。

作用域与生命周期：作用于线程块（block），声明在kernel函数中的共享存储器变量的生命周期是指kernel函数的运行过程，当kernel函数终止执行时，其内容不再存在。

4、常量存储器（Constant Memory）

位置：位于板载显存上。

特点：空间较小（如64KB），只读，采用缓存提高了访问效率，用于存储需要频繁访问的只读参数。

作用域与生命周期：作用于网格（grid），可在程序中保持，即内核函数执行完成后，其中的值仍然可以被同一程序中的其他内核函数调用。

5、纹理存储器（Texture Memory）

位置：位于板载显存上。

特点：尺寸较大，支持二维寻址，具有插值功能，主要用于图形图像的存储和处理，利用GPU用于图形计算的专用单元发展而来，在GPU片内可以进行缓存，从而加快访问速度。

作用域与生命周期：作用于网格（grid），可在程序中保持。

6、全局存储器（Global Memory）

位置：通过动态随机访问存储器（DRAM）实现，即通常所说的显存。

特点：整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置，并且既可以从CPU访问，也可以从GPU访问，由于全局存储器是可写的，GPU片内没有对其进行缓存，因此访问速度相对较慢，且可能出现长延时和访问带宽有限的情况。

作用域与生命周期：作用于网格（grid），可在程序中保持。

7、主机内存（Host Memory）

位置：位于host内存上。

特点：分为分页内存（pageable memory）和固定内存（pinned memory），分页内存通过操作系统API分配，可能会被分配到低速的虚拟内存中；固定内存始终存在于物理内存中，不会被分配到虚拟内存中，能够通过DMA加速与设备端进行通信。

作用域与生命周期：可在程序中保持。

CUDA存储模型提供了多种类型的存储器，以满足不同应用场景的需求，了解并合理利用这些存储器，对于优化CUDA程序的性能至关重要，在实际编程中，应根据数据的访问模式、生命周期以及线程间的通信需求等因素，选择合适的存储器类型来存储数据。