4.8 SUMMARY && 4.9 EXERCISES_代码007(未授权)

本文介绍: 总之，在现代处理器中，。为了很好地利用CUDA设备的执行吞吐量，应该在内核代码中获得高计算与全局内存访问率。如果获得的比率很低，则内核受内存约束；。CUDA定义了寄存器、共享内存和常量内存。这些存储器比全局存储器小得多，但可以以更高的速率访问。有效使用这些记忆需要重新设计算法。我们使用矩阵乘法来说明平铺，这是一种广泛使用的技术，可以增强数据访问的局部性，并有效地使用共享内存。

总之，在现代处理器中，程序的执行速度可能会受到内存速度的严重限制。为了很好地利用CUDA设备的执行吞吐量，应该在内核代码中获得高计算与全局内存访问率。如果获得的比率很低，则内核受内存约束；即其执行速度受从内存访问其操作数的速度的限制。

CUDA定义了寄存器、共享内存和常量内存。这些存储器比全局存储器小得多，但可以以更高的速率访问。有效使用这些记忆需要重新设计算法。我们使用矩阵乘法来说明平铺，这是一种广泛使用的技术，可以增强数据访问的局部性，并有效地使用共享内存。在并行编程中，tile迫使多个线程在执行的每个阶段共同关注输入数据的子集，以便子集数据可以放入这些特殊的内存类型中，从而提高访问速度。我们证明，通过16×16的tile，全局内存访问不再是矩阵乘法性能的主要限制因素。

然而，CUDA程序员需要意识到这些类型的内存大小有限。他们的能力取决于实施。一旦超过他们的容量，他们就会限制在每个SM中同时执行的线程数量。在开发应用程序时推理硬件限制的能力是计算思维的一个关键方面。

虽然我们在CUDA编程的背景下引入了tile算法，但该技术是在几乎所有类型的并行计算系统中实现高性能的有效策略。原因是应用程序必须在数据访问中表现出局部性，才能在这些系统中有效使用高速存储器。在多核CPU系统中，数据局部性允许应用程序有效地使用片上数据缓存，以减少内存访问延迟并实现高性能。因此，当读者使用其他编程模型为其他类型的并行计算系统开发并行应用程序时，读者会发现tile算法很有用。

线程数并不是“越多越好”。在CUDA编程中，合适的线程数取决于多个因素，包括内核执行的计算密集度、内存访问模式、硬件限制和并行算法的特性。理解这些因素对于优化CUDA程序至关重要。

以下是一些决定线程数的重要考虑因素：

在CUDA编程中，__syncthreads() 是一个同步屏障，用于在同一个线程块内的所有线程之间进行同步。当一个线程执行到 __syncthreads() 时，它会等待，直到同一个线程块内的所有其他线程都达到这个屏障点，然后所有线程才会一起继续执行。这能够确保在继续执行更多的操作之前，所有线程都已经完成了某个特定的工作阶段。

在某些情况下，比如当使用共享内存时，__syncthreads() 尤其重要。共享内存是线程块内所有线程共享的内存区域，它允许快速的数据交换，但也需要仔细的同步来避免竞争条件和数据不一致。

如果省略了 __syncthreads()，可能会发生以下类型的不正确执行行为：

__global__ void BlockTranspose(float* A_elements, int A_width, int A_height)
{
    __shared__ float blockA[BLOCK_WIDTH][BLOCK_WIDTH];

    // 计算原始全局内存索引
    int xIndex = blockIdx.x * BLOCK_WIDTH + threadIdx.x;
    int yIndex = blockIdx.y * BLOCK_WIDTH + threadIdx.y;
    int index_in = xIndex + (yIndex * A_width);

    // 转置坐标
    int xIndex_transposed = blockIdx.y * BLOCK_WIDTH + threadIdx.x;
    int yIndex_transposed = blockIdx.x * BLOCK_WIDTH + threadIdx.y;
    int index_out = xIndex_transposed + (yIndex_transposed * A_height);

    // 从全局内存加载到共享内存
    blockA[threadIdx.y][threadIdx.x] = A_elements[index_in];

    // 同步确保所有数据都加载到共享内存
    __syncthreads();

    // 从共享内存写回到全局内存的转置位置
    A_elements[index_out] = blockA[threadIdx.x][threadIdx.y];
}

在这个修正的版本中，我们添加了 __syncthreads() 来同步线程，确保所有读取操作完成后再进行写操作。我们还计算了转置后的索引 index_out，这样每个线程都会将其共享内存中的元素写入全局内存的正确位置。这个修正的代码应该能够正确地在任何 BLOCK_WIDTH 值下执行，前提是 BLOCK_WIDTH 不超过 GPU 的最大线程数限制，并且共享内存大小足够。