최적의 성능을 위해 CUDA에서 2D 및 3D 배열을 어떻게 처리해야 합니까?

CUDA: 2D 및 3D 배열의 미스터리 풀기

CUDA에서 2D 및 3D 배열을 사용할 때 많은 질문이 발생하며 답변이 상충됩니다. 실망스러울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일반적인 솔루션과 그 의미를 자세히 살펴보겠습니다.

2D 배열 할당: mallocPitch 대 Flatten

일반적으로 cudaMallocPitch 및 cudaMemcpy2D는 2D에 사용됩니다. 배열. 그러나 이러한 API 함수는 실제로 실제 2D 배열이 아닌 피치 할당에서 작동합니다. malloc이나 루프로는 달성할 수 없는 연속 메모리가 필요합니다.

진정한 2D 배열의 경우 권장되는 접근 방식은 평면화입니다. 요소를 1D 배열에 연속적으로 저장하면 포인터 추적이 필요 없고 복잡성이 줄어듭니다.

3D 배열 할당: 복잡성 수용 또는 평면화 수용

동적으로 할당된 3D 배열은 2D 배열에 비해 상당한 복잡성을 가져오며 종종 평면화를 권장하게 됩니다. 또는 알려진 컴파일 시간 차원을 통해 2D 및 3D 배열을 보다 효율적으로 처리할 수 있는 특별한 경우가 있습니다.

호스트 코드의 2D 액세스, 장치 코드의 1D 액세스

하이브리드 접근 방식을 사용하면 장치 코드에서 1D 액세스를 활용하면서 호스트 코드에서 2D 액세스를 유지할 수 있습니다. 여기에는 할당을 구성하고 포인터를 관리하여 호스트와 장치 간의 데이터 전송을 단순화하는 작업이 포함됩니다.

중첩 포인터가 있는 객체 배열에 대한 고려 사항

중첩 포인터가 있는 객체 배열은 다음과 유사합니다. 2D 배열. 동적 할당 및 평면화는 실행 가능한 옵션이지만 동적으로 객체를 할당하는 것과 관련된 잠재적인 오버헤드를 알고 있어야 합니다.

결론

2D 및 평면화를 처리하기 위한 접근 방식 선택 CUDA의 3D 배열은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 진정한 2D 어레이를 사용하는 것이 가능하지만 추가된 복잡성으로 인해 평면화 또는 앞서 언급한 2D 호스트 코드 액세스와 1D 장치 코드 액세스를 혼합하는 하이브리드 방법을 사용하는 것이 더 좋습니다.

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