对于GPU上启动的每个线程块上的共享内存,CUDA C编译器都会创建该变量的一个副本。同一线程块的每个线程都共享这块内存,但是线程无法看到也不能修改其他线程块中的共享内存。这样做可以使得一个线程块中的多个线程能够在计算上通信和协作。
共享内存缓冲区驻留在物理GUP上,因此访问共享内存的延迟远远低于访问普通缓冲区的延迟。
共享内存的声明方式是在前面加上 __shared__
为了保持进程同步,可以使用cuda的函数__syncthreads();。这个函数的作用是为了确保线程块的每个线程都执行完__syncthreads();之前的语句后,才会执行下面的语句。
出于易于理解,写了一个简单的程序,大致功能就是对于一列数,每四个数字进行逆转位置
1 2 3 4 5 6 7 8 ----》 4 3 2 1 8 7 6 5
#include<cuda_runtime.h> #include<windows.h> #include<iostream> using namespace std; const int nMax = 50; __global__ void exchangeKernel(float *aaa) { int offset = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; int x = threadIdx.x; __shared__ float tmp[4]; int a = offset / 4; a = (a + 1) * 4 - (offset - a * 4) - 1; ///a为同一个block对应位置的offset tmp[x] = aaa[a]; __syncthreads(); aaa[offset] = tmp[x]; } int main(){ float a[nMax]; float *devA; for (int i = 0; i < nMax; i++){ a[i] = i; } cudaMalloc((void**)&devA, nMax*sizeof(float)); cudaMemcpy(devA, a, nMax*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); exchangeKernel << <10, 4 >> >(devA ); cudaMemcpy(a, devA, nMax*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); for (int i = 0; i < 40; i++){ cout << a[i] << " "; }cout << endl; cudaFree(devA); cin >> a[0]; return 0; }
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