Cuda 内存模型相关相关知识

CUDA中， 每个线程所能掌控的内存有如下几种：

（1）R / W per thread registers。

（2） R/W per thread local memory(每个线程的局部内存)

(3) R/W per block shared memory(共享内存)

（4） R/W per grid global memory

(5) 只能线程用于读， 不能用于写的per grid constant memory

(6) 只能用线程于读， 不能用于写的texture memory.

另外host掌控这global memory. const memory, texture memory。 能够对这三个内存区域进行读和写。

为了清楚的表达CUDA的内存模型， 见如下图：



注意， global memory 是host和device进行数据读写通信的主要手段。 global区域中的数据对于所有的thread都是可见的。

texture 和constant memory 中， constant 区域是被host进行初始化的。 而且这两个内存区域的内容也是被所有的线程可见。

另外， global， constant， 以及texture的memory区域 是数据读写是延迟较大的区域。

CUDA 有一个API, 即cudaMalloc()函数， 是device的在global memory中分配内存对象所需的内存。 并且使用cudaFree（）释放

该global memory中给定的对象。

cudaMemcpy() 函数是内存中数据的移动用的。 传递的方时有如下几种：

HostToHost

HostToDevice

DeviceToDevice

DeviceToDevice