我應該如何在 CUDA 中處理 2D 和 3D 數組以獲得最佳效能？

CUDA：揭開2D 和3D 數組的奧秘

在CUDA 中使用2D 和3D 數組時會出現許多問題，並且答案相互矛盾可能會令人沮喪。為了解決這些問題，讓我們深入研究常見的解決方案及其意義：

2D 陣列分配：mallocPitch 與Flatten

通常，cudaMallocPitch 和cudaMemcpy2D 用於2D數組。然而，這些 API 函數實際上適用於傾斜分配，而不是真正的 2D 陣列。它們需要連續的內存，這是使用 malloc 或循環無法實現的。

對於真正的 2D 數組，建議的方法是展平。透過在 1D 陣列中連續儲存元素，您無需進行指標追逐並降低複雜性。

3D 數組分配：擁抱複雜性還是擁抱扁平化

動態分配3D與2D 數組相比，數組引入了顯著的複雜性，通常會導致建議進行扁平化。或者，存在特殊情況，其中已知的編譯時維度允許更有效地處理 2D 和 3D 數組。

主機代碼中的2D 訪問，設備代碼中的1D 訪問

混合方法允許您在主機代碼中維護2D 訪問，同時在設備代碼中利用1D訪問。這涉及組織分配和管理指標以簡化主機和裝置之間的資料傳輸。

具有巢狀指標的物件陣列的注意事項

具有巢狀指標的物件陣列類似於二維陣列。動態分配和展平是可行的選擇，但您應該意識到與動態分配物件相關的潛在開銷。

結論

處理 2D 和 2D 物件的方法的選擇CUDA 中的 3D 陣列將取決於您的特定要求。雖然使用真正的 2D 陣列是可行的，但增加的複雜性通常有利於扁平化或使用上述將 2D 主機程式碼存取與 1D 裝置程式碼存取混合在一起的混合方法。

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