如何在 CUDA 中高效管理 2D 和 3D 数组？

CUDA：高效管理 2D 和 3D 数组

CUDA 编程通常涉及使用多维数组。分配和操作这些数组时，了解可用的各种方法及其对性能的影响至关重要。

mallocPitch 和 memcpy2D

尽管存在误解，但 mallocPitch 和 memcpy2D 并不使用传统的 2D 指针结构。相反，它们分配经过优化的倾斜内存区域，以实现主机和设备之间的高效数据传输。与在循环中使用 malloc 和 memcpy 进行手动内存管理相比，使用这些函数可以显着提高性能。

通用二维数组分配

在 CUDA 上动态分配通用二维数组需要创建一个指针树。由于需要取消引用多个指针，这种方法会增加复杂性并降低效率。但是，如果绝对必要，请使用本主题的规范问题中提供的详细说明。

“扁平化”方法

避免一般二维数组分配的缺点，建议“扁平化”存储并在设备代码中模拟 2D 访问。这简化了内存管理并提高了效率。

特殊情况：编译时数组宽度

当编译时已知数组宽度时，可以使用特殊情况方法受雇。通过定义适当的辅助类型，编译器可以有效地处理数组索引，从而实现简单性和最佳性能。

混合主机和设备数组访问

可以在主机代码中使用双下标 (2D) 访问，而在设备代码中使用单下标访问。这可以通过将底层分配组织为连续数组并手动为主机代码创建指针“树”来实现。

结论

使用 2D 和 3D 时CUDA 中的数组，请根据您的要求仔细考虑最合适的方法。如果可能，请选择“展平”或编译时数组宽度的特殊情况方法，以最大限度地提高效率。

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