提高GPU效率：了解CUDA中的全球内存访问

Rajeshwari Devaramani在NVIDIA开发人员博客上讨论的那样，对全球内存的有效管理对于优化CUDA应用程序中的GPU性能至关重要。该全面的指南深入研究了全球记忆访问的复杂性，强调了合并记忆模式和有效的内存交易的重要性。

了解全球记忆

全局内存或设备内存是CUDA设备上的主要存储空间，位于设备DRAM中。主机和内核网格中的所有线程都可以访问它。可以使用静态分配内存 __device__ 通过cuda运行时API进行指定词或动态 cudaMalloc() 和 cudaMallocManaged()。有效的数据传输和分配对于维持高性能至关重要。

优化内存访问模式

全局内存访问的效率在很大程度上取决于内存交易的模式。当连续螺纹访问连续的内存位置时，就会发生合并的内存访问，从而可以最佳地使用内存带宽。例如，访问连续的4字节元素的经纱可以通过最小的内存交易来满足最大的吞吐量。

相反，不宽容的访问，其中线程带有较大步幅的线程访问存储器，导致内存交易效率低下。每个线程的数据比必需的数据更多，导致带宽浪费并降低性能。

用Nvidia Nsight Compute进行分析

诸如Nvidia Nsight Compute（NCU）之类的分析工具对于分析内存访问模式是无价的。 NCU提供的指标可以突出记忆交易中的效率低下，从而帮助开发人员确定优化领域。例如，诸如 l1tex__t_sectors_pipe_lsu_mem_global_op_ld.sum 和 l1tex__t_requests_pipe_lsu_mem_global_op_ld.sum 提供有关记忆访问的合并效率的见解。

进取及其影响力

在内存访问中，线程不连续的访问记忆位置可能会严重降低性能。可以通过分析来可视化步伐对带宽的影响，从而揭示了较大的步伐如何减少有效的记忆带宽。

对于多维阵列，确保连续的线程访问连续元素可以减轻步幅的负面影响。在2D阵列中，使用行订单可以帮助实现联合访问模式，从而优化内存交易。

结论

为了最大程度地提高GPU性能，开发人员应优先考虑合并的内存访问并最大程度地减少障碍模式。使用Nsight Compute等工具进行定期分析对于确保有效的内存利用至关重要。通过关注这些实践，开发人员可以利用支持CUDA的GPU的全部潜力。

有关更多见解，请访问NVIDIA开发人员博客上的原始文章。

图像来源：Shutterstock