Wie sollte ich mit 2D- und 3D-Arrays in CUDA umgehen, um eine optimale Leistung zu erzielen?

CUDA: Die Geheimnisse von 2D- und 3D-Arrays lüften

Bei der Arbeit mit 2D- und 3D-Arrays in CUDA tauchen viele Fragen und widersprüchliche Antworten auf kann frustrierend sein. Um diese Bedenken auszuräumen, befassen wir uns mit den gängigen Lösungen und ihren Auswirkungen:

2D-Array-Zuordnung: mallocPitch vs. Flatten

Üblicherweise werden cudaMallocPitch und cudaMemcpy2D für 2D verwendet Arrays. Diese API-Funktionen funktionieren jedoch tatsächlich mit Pitch-Zuweisungen und nicht mit echten 2D-Arrays. Sie erfordern zusammenhängenden Speicher, was mit Malloc oder Schleifen nicht erreicht werden kann.

Für echte 2D-Arrays ist der empfohlene Ansatz die Reduzierung. Durch das aufeinanderfolgende Speichern von Elementen in einem 1D-Array entfällt die Notwendigkeit der Zeigerverfolgung und die Komplexität wird reduziert.

3D-Array-Zuweisung: Komplexität berücksichtigen oder Abflachung berücksichtigen

Dynamische 3D-Zuweisung Arrays bringen im Vergleich zu 2D-Arrays eine erhebliche Komplexität mit sich, was häufig zur Empfehlung einer Abflachung führt. Alternativ gibt es Sonderfälle, in denen bekannte Dimensionen zur Kompilierungszeit eine effizientere Handhabung von 2D- und 3D-Arrays ermöglichen.

2D-Zugriff im Hostcode, 1D-Zugriff im Gerätecode

Ein Hybridansatz ermöglicht es Ihnen, den 2D-Zugriff im Hostcode beizubehalten und gleichzeitig den 1D-Zugriff im Gerätecode zu nutzen. Dazu gehört die Organisation von Zuordnungen und die Verwaltung von Zeigern, um die Datenübertragung zwischen Host und Gerät zu vereinfachen.

Überlegungen zu Objekt-Arrays mit verschachtelten Zeigern

Arrays von Objekten mit verschachtelten Zeigern ähneln 2D-Arrays. Dynamische Zuordnung und Reduzierung sind praktikable Optionen, Sie sollten sich jedoch des potenziellen Mehraufwands bewusst sein, der mit der dynamischen Zuordnung von Objekten verbunden ist.

Fazit

Die Wahl des Ansatzes für die Handhabung von 2D- und 3D-Arrays in CUDA hängen von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Während es möglich ist, echte 2D-Arrays zu verwenden, begünstigt die zusätzliche Komplexität oft die Reduzierung oder die Verwendung der oben genannten Hybridmethode, die den Zugriff auf den 2D-Hostcode mit dem Zugriff auf den 1D-Gerätecode mischt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie sollte ich mit 2D- und 3D-Arrays in CUDA umgehen, um eine optimale Leistung zu erzielen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!