Comment dois-je gérer les tableaux 2D et 3D dans CUDA pour des performances optimales ?

CUDA : percer les mystères des tableaux 2D et 3D

De nombreuses questions se posent lorsque l'on travaille avec des tableaux 2D et 3D dans CUDA, et des réponses contradictoires peut être frustrant. Pour répondre à ces préoccupations, examinons les solutions courantes et leurs implications :

Allocation de tableaux 2D : mallocPitch vs Flatten

CudaMallocPitch et cudaMemcpy2D sont généralement utilisés pour la 2D. tableaux. Cependant, ces fonctions API fonctionnent en réalité avec des allocations pitchées plutôt qu'avec de véritables tableaux 2D. Ils nécessitent une mémoire contiguë, ce qui ne peut pas être réalisé avec malloc ou des boucles.

Pour les véritables tableaux 2D, l'approche recommandée est l'aplatissement. En stockant des éléments consécutivement dans un tableau 1D, vous éliminez le besoin de rechercher un pointeur et réduisez la complexité.

Allocation de tableau 3D : adopter la complexité ou adopter l'aplatissement

Attribution dynamique de la 3D Les tableaux introduisent une complexité significative par rapport aux tableaux 2D, conduisant souvent à la recommandation d'un aplatissement. Alternativement, il existe des cas particuliers où les dimensions connues au moment de la compilation permettent une gestion plus efficace des tableaux 2D et 3D.

Accès 2D dans le code hôte, accès 1D dans le code de l'appareil

Une approche hybride vous permet de conserver l'accès 2D dans le code hôte tout en utilisant l'accès 1D dans le code de l'appareil. Cela implique d'organiser les allocations et de gérer les pointeurs pour simplifier le transfert de données entre l'hôte et l'appareil.

Considérations relatives aux tableaux d'objets avec des pointeurs imbriqués

Les tableaux d'objets avec des pointeurs imbriqués sont similaires à Tableaux 2D. L'allocation dynamique et l'aplatissement sont des options viables, mais vous devez être conscient de la surcharge potentielle associée à l'allocation dynamique d'objets.

Conclusion

Le choix de l'approche pour gérer la 2D et Les tableaux 3D dans CUDA dépendront de vos besoins spécifiques. Bien qu'il soit possible d'utiliser de véritables tableaux 2D, la complexité supplémentaire favorise souvent l'aplatissement ou l'utilisation de la méthode hybride susmentionnée qui mélange l'accès au code hôte 2D avec l'accès au code de périphérique 1D.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!