"일꾼이 일을 잘하려면 먼저 도구를 갈고 닦아야 한다." - 공자, 『논어』.
첫 장 > 프로그램 작성 > CUDA에서 최상의 성능을 위해 2D 및 3D 어레이를 처리하는 방법은 무엇입니까?

CUDA에서 최상의 성능을 위해 2D 및 3D 어레이를 처리하는 방법은 무엇입니까?

2025-04-17에 게시되었습니다
검색:185

How Should I Handle 2D and 3D Arrays in CUDA for Optimal Performance?

2D 배열 할당 : Mallocpitch vs. flatten

일반적으로 Cudamallocpitch 및 Cudamemcpy2D는 2D 배열에 사용됩니다. 그러나 이러한 API 기능은 실제로 실제 2D 어레이보다는 피치 할당으로 작동합니다. Malloc 또는 Loops를 사용하여 달성 할 수없는 인접한 메모리가 필요합니다. 실제 2D 어레이의 경우 권장되는 접근 방식이 평평합니다. 요소를 1D 어레이에 연속적으로 저장하면 포인터 추격 및 복잡성을 줄일 필요가 없습니다.

3D 배열 할당 : 복잡성을 수용하거나 평평한

는 종종 2D 배열과 비교하여 상당한 복잡성을 도입합니다. 또는 알려진 컴파일 타임 크기가 2D 및 3D 배열을보다 효율적으로 처리 할 수있는 특수 사례가 존재합니다.

2D 액세스, 장치 코드에서 1D 액세스 How Should I Handle 2D and 3D Arrays in CUDA for Optimal Performance?

하이브리드 접근 방식을 사용하면 장치 코드에서 1D 액세스를 유지하면서 2D 액세스를 유지할 수 있습니다. 여기에는 호스트와 장치 간의 데이터 전송을 단순화하기 위해 할당을 구성하고 포인터를 관리하는 것이 포함됩니다.

중첩 된 포인터가있는 객체 배열에 대한 고려 사항

중첩 포터가있는 객체 배열 2D 배열과 유사합니다. 동적 할당 및 평평한 옵션이지만 동적으로 할당하는 객체와 관련된 잠재적 오버 헤드를 알고 있어야합니다.

Cuda에서 2D 및 3D 어레이를 처리하기위한 접근법 선택은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 진정한 2D 어레이를 사용하는 것이 가능하지만, 추가 된 복잡성은 종종 1D 장치 코드 액세스와 2D 호스트 코드 액세스를 혼합하는 앞서 언급 한 하이브리드 방법을 사용하여 종종 선호합니다.

최신 튜토리얼 더>

부인 성명: 제공된 모든 리소스는 부분적으로 인터넷에서 가져온 것입니다. 귀하의 저작권이나 기타 권리 및 이익이 침해된 경우 자세한 이유를 설명하고 저작권 또는 권리 및 이익에 대한 증거를 제공한 후 이메일([email protected])로 보내주십시오. 최대한 빨리 처리해 드리겠습니다.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3