CUDA에서 2D 및 3D 배열을 효율적으로 관리하려면 어떻게 해야 합니까?

CUDA: 2D 및 3D 배열을 효율적으로 관리

CUDA 프로그래밍에는 일반적으로 다차원 배열 작업이 포함됩니다. 이러한 어레이를 할당하고 조작할 때 사용 가능한 다양한 접근 방식과 성능에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

mallocPitch 및 memcpy2D

오해에도 불구하고, mallocPitch 및 memcpy2D는 그렇지 않습니다. 전통적인 2D 포인터 구조로 작업합니다. 대신 호스트와 장치 간의 효율적인 데이터 전송에 최적화된 피치 메모리 영역을 할당합니다. 이러한 기능을 사용하면 루프에서 malloc 및 memcpy를 사용하는 수동 메모리 관리에 비해 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

일반 2D 배열 할당

CUDA에서 일반 2D 배열을 동적으로 할당 포인터 트리를 만들어야 합니다. 이 접근 방식에는 여러 포인터를 역참조해야 하기 때문에 복잡성이 추가되고 효율성이 감소합니다. 그러나 꼭 필요한 경우에는 이 주제에 대한 표준 질문에 제공된 자세한 지침을 사용하십시오.

"평탄화" 접근 방식

일반 2D 배열 할당의 단점을 피하려면 , 저장소를 '평면화'하고 장치 코드에서 2D 액세스를 시뮬레이션하는 것이 좋습니다. 이는 메모리 관리를 단순화하고 효율성을 높입니다.

특수 사례: 컴파일 시간 배열 너비

컴파일 시간에 배열 너비가 알려진 경우 특수 사례 방법은 다음과 같습니다. 고용. 적절한 보조 유형을 정의함으로써 컴파일러는 배열 인덱싱을 효율적으로 처리하여 단순성과 최적의 성능을 모두 얻을 수 있습니다.

호스트 및 장치 배열 액세스 혼합

다음이 가능합니다. 장치 코드에서 단일 구독 액세스를 사용하는 동안 호스트 코드에서는 이중 구독(2D) 액세스를 사용합니다. 이는 기본 할당을 연속 배열로 구성하고 호스트 코드에 대한 포인터 "트리"를 수동으로 생성함으로써 달성할 수 있습니다.

결론

2D 및 3D로 작업하는 경우 CUDA에서 어레이를 사용하는 경우 요구 사항에 따라 가장 적절한 접근 방식을 신중하게 고려하십시오. 가능하다면 효율성을 최대화하기 위해 컴파일 시간 배열 너비에 대해 "평탄화" 또는 특수 사례 방법을 선택하십시오.

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