CUDA で 2D および 3D 配列を効率的に割り当ててアクセスするにはどうすればよいですか?

CUDA 配列: 2D および 3D の割り当てについて理解する

2D および 3D 配列の割り当て

CUDA は、2D を割り当てるための特定の関数を提供しますそして3D arrays:

• cudaMallocPitch: 指定されたピッチ (各行に必要なバイト数) で 2D 配列を割り当てます。
• cudaMemcpy2D:任意の 2D 配列との間でデータをコピーします。

これらの関数により、GPU で 2D データ構造を効率的に処理できます。

2D ポインター構造の代替

場合によってはGPU で 2D ポインター構造を使用するのは直感的であるように見えますが、パフォーマンス上の懸念があるため、一般的には使用しないことをお勧めします。その理由と代替案を次に示します。

• メモリ オーバーヘッド: 2D ポインタ構造には、ポインタを格納するために追加のメモリが必要です。
• パフォーマンス ペナルティ:アクセスごとに複数のポインタを逆参照するとパフォーマンスが低下するパフォーマンス。
• フラット化された 1D 配列の使用: 2D 配列を 1D 配列にフラット化し、慎重に計算されたストライドを使用して 2D アクセスをシミュレートします。
• コンパイラ支援アプローチ: コンパイル時に配列の次元がわかっている特定のケースでは、コンパイラーは2D アクセス。

フラット化された配列: 効率的で柔軟

2D 配列を 1D 配列にフラット化すると、次のような利点があります。

• メモリの減少オーバーヘッド: ポインター ストレージ用の追加メモリは必要ありません。
• パフォーマンスの向上: 単一ポインターの逆参照により、より高速なデータ アクセスが実現します。
• 柔軟性: 1D 用に設計された既存の CUDA 機能と互換性がありますarrays.

3D 配列の処理

CUDA には、3D 配列の割り当てまたはコピーのための特定の関数はありません。ただし、2D 配列の一般原則が適用されます。

• フラット化: 3D 配列を 1D 配列にフラット化します。
• コンパイラ支援アプローチ: 配列の次元がコンパイル時にわかっている場合、コンパイラーは最適化することができます。 3D アクセス。

結論

ほとんどの場合、2D および 3D データを操作する場合は、フラット化された 1D 配列またはコンパイラ支援のアプローチを使用することをお勧めします。 GPU 上の構造。これにより、メモリの効率的な使用、高速なパフォーマンス、および複雑さの軽減が保証されます。

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