CUDA で 2D および 3D 配列を効率的に管理するにはどうすればよいですか?

CUDA: 2D および 3D 配列の効率的な管理

CUDA プログラミングでは、通常、多次元配列の操作が必要になります。これらの配列を割り当てて操作する場合、利用可能なさまざまなアプローチと、それらがパフォーマンスに及ぼす影響を理解することが重要です。

mallocPitch と memcpy2D

誤解がありますが、mallocPitch と memcpy2D は、従来の 2D ポインター構造を使用します。代わりに、ホストとデバイス間の効率的なデータ転送のために最適化されたピッチ付きメモリ領域を割り当てます。これらの関数を使用すると、ループ内で malloc と memcpy を使用する手動メモリ管理と比較して、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

一般的な 2D 配列の割り当て

CUDA 上で一般的な 2D 配列を動的に割り当てるポインタツリーを作成する必要があります。このアプローチでは、複数のポインターを逆参照する必要があるため、複雑さが増し、効率が低下します。ただし、どうしても必要な場合は、このトピックの正規の質問で提供されている詳細な手順を使用してください。

「フラット化」アプローチ

一般的な 2D 配列割り当ての欠点を回避するには、ストレージを「フラット化」し、デバイス コードで 2D アクセスをシミュレートすることをお勧めします。これにより、メモリ管理が簡素化され、効率が向上します。

特殊なケース: コンパイル時の配列幅

配列幅がコンパイル時にわかっている場合、特殊なケースのメソッドを使用できます。雇用されている。適切な補助型を定義することにより、コンパイラは配列のインデックス付けを効率的に処理でき、その結果、簡素化と最適なパフォーマンスの両方が実現します。

ホストとデバイスの配列アクセスの混合

次のことが可能です。ホスト コードでは二重添字 (2D) アクセスを使用し、デバイス コードでは単一添字アクセスを使用します。これは、基礎となる割り当てを連続配列として整理し、ホスト コード用のポインタ「ツリー」を手動で作成することで実現できます。

結論

2D および 3D を使用する場合CUDA で配列を使用する場合は、要件に基づいて最も適切なアプローチを慎重に検討してください。可能であれば、効率を最大化するために、「フラット化」またはコンパイル時の配列幅の特殊な方法を選択してください。

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