#01
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了#01相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
固定内存
主机默认分配的主机内存是可分页的
固定内存是指页锁定的主机内存
当从可分页主机内存传输数据到设备内存时，CUDA驱动程序首先分配临时页锁定的固定内存，将主机内存上的数据先复制到固定内存中，然后从固定内存传输到设备内存。
cudaMallocHost
cudaFreeHost
零拷贝内存
零拷贝内存是固定内存，并且内存地址映射到设备地址空间，主机和设备都可以访问零拷贝内存。
优点：
cudaHostAlloc
cudaFreeHost
内存层次
内存层次化
Cuda内存模型包括主机内存和设备内存，因此需要考虑传输，除非共享同一块存储设备。实际编程中，需要管理主机内存指针和设备内存指针
数据局部性（认识和利用局部性，产生了内存层次架构，使用更快的更昂贵的存储来形成多级缓冲结构）
1）时间局部性—一个数据被引用后，很可能很快再次被引用；
2）空间局部性—一个数据被引用后，其附近的数据很可能很快被引用；
注：GPU和CPU的内存层次结构使用相似的设计，但是CUDA编程模型使得GPU内存层次结构更好地呈现给开发者，能让我们显示控制其行为（至少可以影响其行为，如L2缓冲无法显示控制，但可以控制其内存事务的颗粒度），提供了更多的可能性。
CUDA内存模型与分类（指的是GPU内的内存）
分类（1）设备端的存储分为可编程的与不可编程的
（1）可编程的（显示地控制数据存放的位置）：
l 寄存器
l 共享内存（与一级缓存使用同一个存储设备，支持大小分配）
l 本地内存
l 常量内存
l 纹理内存
l 全局内存
（2）不可编程的（不能决定数据存放的位置）：
l 一级缓存（在sm2.0才引入一级缓存；在sm3.2开始，可以利用一级缓存）
l 二级缓存（事务大小可变）
分类（2）设备端的存储分为片上的与片外的
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注： 共享内存与一级缓存使用同一个存储设备（相同的物理内存实现），支持比例重新分配，可见一级缓存也可显示可控； 每个内存层次都有自己的作用域、生命周期和缓存行为。 因此，设备端的存储根据作用域分为线程本地的、线程块内线程共享的与核函数内线程全局共享的。 |
设备内存
寄存器
一个寄存器的大小为32位，只能装入一个整形或者单精度浮点数，在sm2.0之后，2个寄存器就可以装入64位的数据。
CUDA硬件还支持更宽的内存事务，如int2/float2和int4/float4的数据类型，它们由分别使用对齐2个或者4个寄存器装入。
在核函数中，声明一个没有任何其他修饰符的自变量，通常存储在寄存器中；在核函数中，声明的数组，如果用于引用该数组的索引是常量且能在编译时确定，那么该数组也存在寄存器中。
寄存器别名的使用
Cuda提供了一些内置函数可以强制编译器改变对变量的解释工作，例如将整形解释为单精度浮点数：__int_as_float。
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__int_as_float |
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float __int_as_float(int i) |
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__float_as_int |
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int __float_as_int(float f) |
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__double_as_longlong |
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long long int __double_as_longlong(doulbe b) |
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__longlong_as_double |
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double __longlong_as_double(long long int) |
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__double2loint |
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__double2loint |
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__double2hiint |
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__double2hiint |
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__hiloint2double |
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__hiloint2double |
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本地内存
本地内存（线程范围）
本地内存与全局内存都是由同一个内存设备支持，因此在sm2.0之后，本地内存可以利用L1、L2缓存，访问事务可以自动合并，从而改善性能，硬件用来加载和存储本地内存的指令是特殊的。寄存器溢出会导致2项开销：指令数增加和内存传输数量增加。
本地内存的作用：
实现应用程序二进制接口ABI
容纳寄存器溢出的数据（任何不满足核函数寄存器限定条件的变量，或者可能会占用大量寄存器空间的较大本地结构体和数组）
保存编译器不能解析其索引的数组
共享内存
共享内存（块级范围）
使用__shared__修饰的变量是存放在共享内存中。共享内存是片上内存，是可编程的，与L1缓存共用同一个内存设备，可配置划分分配大小。
全局内存
特点
变量修饰符 __global__
一个全局变量可以被静态声明或者动态声明：
（1）静态声明，不需要手动释放
symbol is a variable that resides in global or constant memory space.
（2）动态内存分配
float *dev_a = 0;
cudaMalloc((void **)&dev_a, sizeof(float));
printf("%d ", dev_a);
cudaFree(dev_a);
常量内存
常量内存驻留在片外内存上，每个SM中有一个专用的常量缓存（片上）用来缓存，理解为通过常量缓存来访问全局内存。
纹理内存
纹理内存驻留在片外内存上，每个SM中有一个专用的只读缓存（片上）用来缓存
主机内存
固定内存（锁页主机内存pinned host memory）
主机默认分配的主机内存是可分页的，固定内存是指页锁定page-locked的主机内存。
cudaMemcpy的过程如下:
当从可分页主机内存传输数据到设备内存时，CUDA驱动程序首先分配临时页锁定的内存（固定内存），将主机内存上的数据先复制到固定内存中，然后从固定内存传输到设备内存。而固定内存则不需要使用临时的锁页内存。
使用cudaMallocHost在主机上分配固定内存，必须使用cudaFreeHost释放所分配的内存，仍旧需要分配设备内存并使用cudaMemcpy，使用流程如下：
//分配可分页主机内存
h_a = (float *)malloc(bytes);
//分配页锁定主机内存
cudaMallocHost((float **)&h_a, bytes);
//分配设备内存
cudaMalloc((float **)&d_a, bytes);
//将主机内存复制到设备内存上
cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
…执行核函数
//将设备内存复制到主机内存上
cudaMemcpy(h_a, d_a, bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
//释放固定内存
cudaFreeHost(h_a);
真的快很多！！！
零拷贝内存（映射锁页主机内存mapped host memory）
零拷贝内存是主机内存上分配的固定内存，并将主机内存映射到设备端内存地址，因此主机和设备都可以访问零拷贝内存。
由于受到PCIe总线的带宽等影响，核函数的性能将有较高的延迟；如果在主机和设备之间共享少量数据，零拷贝内存是一个不错的选择，可以简化编程，但是如果少量数据反复被使用，应该尽量考虑使用设备上的常量内存和共享内存。
没有（不需要）释放设备指针的操作，但是主机上的固定内存需要释放，使用流程如下：
//分配映射锁页内存，标志cudaHostAllocMapped指定分配映射锁页主机内存
cudaHostAlloc((void **)&h_A, nBytes, cudaHostAllocMapped)；
//将锁页内存映射到设备地址空间，获得设备指针
cudaHostGetDevicePointer((void **)&d_A, (void *)h_A, 0)；
…执行核函数
//释放锁页内存
cudaFreeHost(h_A)；
慢
内存管理
内存分配与复制
cudaMalloc与malloc的区别（cudaFree vs free）
CUDA运行时负责分配与释放设备内存，并且在主机与设备之间传输数据。
将主机端的内存数据复制到设备端
// Copy input vectors from host memory to GPU buffers.
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
将设备端的内存数据复制到主机端
// Copy output vector from GPU buffer to host memory.
cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
下表列出了标准C以及对应CUDA C中的内存操作
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标准C函数 |
CUDA C函数 |
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malloc |
cudaMalloc |
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memcpy |
cudaMemcpy |
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memset |
cudaMemset |
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free |
cudaFree |
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cudaMemcpyToSymbol |
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cudaMemcpyFromSymbol |
运行时API参考
cudaMalloc
此函数负责向设备分配一定字节的线性内存（全局内存），并返回所分配设备内存的设备指针，在已分配的全局内存中的值不会被清除（包含垃圾值），因此需要从主机上传输数据来填充，或者使用cudaMemset来初始化。
cudaMemcpy
cudaError_t cudaMemcpy(void *dst, const void *src, size_t count, enum cudaMemcpyKind kind)
此函数从源端的存储区复制一定数量的字节到目标端的存储区，复制方向由kind指定
该函数以同步方式在主机端执行，在完成操作前，主机端应用程序是阻塞的。
统一虚拟寻址（基于固定内存）
计算能力2.0开始，设备支持一种特殊的寻址方式--统一虚拟寻址UVA。UVA意味着主机和设备内存可以共享同一个虚拟地址空间；在UVA之前，需要明确管理哪些指针指向主机内存和哪些指针指向设备内存，但是UVA之后，指针指向哪里对于应用程序而言是透明的。
通过UVA，有cudaHostAlloc分配的的固定内存具有相同的主机和设备指针（内存地址一样），因此可以将返回的指针直接传递给核函数。
查询是否支持UVA
1、cuda运行时API（#include "cuda_runtime.h"）
cudaDeviceProp deviceProp;
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev);
printf("unifiedAddressing status: %d ",deviceProp.unifiedAddressing);
如果设备与主机共享一个统一的地址空间，则为1;否则为0;
2、Cuda驱动程序API（#include "cuda.h"并将库设置为链接器的输入）
统一内存寻址
在核函数中可以这两种类型的内存：
1）有系统控制的托管内存
2）由应用程序明确分配的和调用的未托管内存
所有在设备内存上有效的CUDA操作也同样适用于托管内存，但是托管内存能够被主机引用和访问。
合并内存访问
以上是关于#01的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章