CUDA：高效管理 2D 和 3D 陣列
CUDA 程式設計通常涉及使用多維數組。分配和操作這些陣列時，了解可用的各種方法及其對效能的影響至關重要。
mallocPitch 和 memcpy2D
儘管存在誤解，但 mallocPitch 和 memcpy2D 並不使用傳統的 2D 指標結構。相反，它們分配經過優化的傾斜記憶體區域，以實現主機和裝置之間的高效資料傳輸。與在循環中使用 malloc 和 memcpy 進行手動記憶體管理相比，使用這些函數可以顯著提高效能。
通用二維數組分配
在 CUDA 上動態分配通用二維數組需要建立一個指標樹。由於需要取消引用多個指針，這種方法會增加複雜性並降低效率。但是，如果絕對必要，請使用本主題的規範問題中提供的詳細說明。
「扁平化」方法
避免一般二維數組分配的缺點，建議「扁平化」儲存並在裝置程式碼中模擬 2D 存取。這簡化了記憶體管理並提高了效率。
特殊情況：編譯時數組寬度
編譯時已知數組寬度時，可以使用特殊情況方法受僱。透過定義適當的輔助類型，編譯器可以有效地處理數組索引，從而實現簡單性和最佳效能。
混合主機和設備數組訪問
可以在主機代碼中使用雙下標 (2D) 訪問，而在設備代碼中使用單下標訪問。這可以透過將底層分配組織為連續數組並手動為主機代碼建立指標“樹”來實現。
結論
使用 2D 和 3D 時CUDA 中的數組，請根據您的要求仔細考慮最合適的方法。如果可能，請選擇「展平」或編譯時陣列寬度的特殊情況方法，以最大限度地提高效率。
以上是如何在 CUDA 中高效管理 2D 和 3D 陣列？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
