一点是你(读者)使用，当你需要每个线程的一段缓冲区的时候，你并不需要单独的开一个全局的大的缓冲区，然后作为参数传递给kernel, 让kernel里的每个线程找到自己对应的一部分使用。你可以直接来一个局部的大数组(不能过大!), 享受类似以前的CPU上的C风格的, stack上的定义的数组, 或者类似CPU上的alloca()的分配风格, 能自动的每人一份, 而且能自动释放, 很是方便，而且不仅仅如此, 你如果传递进来一个大缓冲区这样用, 你需要为所有的一次启动的线程分配缓冲区. 而用local memory, 则只需要保证能真正同时上到SM里执行的那些线程的数量所需要的缓冲区，举个例子说, 前者你启动了1M个线程, 每个线程需要1KB, 则你需要1GB的显存提前手工分配了.而如果你使用后者, 某GPU device实际上只能同时执行10K个这样的线程, 其他的暂时没上的, 在其他block中的线程们, 会等待下次轮批次再上, 则硬件上只需要准备/分配出来100MB的显存, 即可应付, 因为这些线程不是真的"同时"在运行中的(具体参考我们之前的编程指南手册).这点不仅仅降低了手工管理的成本, 还降低了你花钱买一张更大显存的卡的成本.特别的是在Jetson设备上, 显存(内存)容量有限, 用户应当考虑这点.但是很遗憾的, 很多人就是喜欢传递过来一个额外的数组/指针这样使用, 原因我们还未知。

此外, 使用local memory还有一个好处, 就是虽然它像global一样, 被各级缓存缓冲, 但是它有更精细的缓存控制策略, 可以允许对local memory上特定位置的访问, 标记成discard, 或者说last use(PTX手册用语). 允许cache直接将对应的cache line内容, 就地丢弃掉, 而无需必须回写下一级缓存甚至到显存. 这点作为global memory是做不到的。

此外, 今天的实践手册没有说明的是, local memory还具有强制合并访问的特性.我们都说用了local memory, 但是几乎没人讨论"local memory是否是合并的", 既然我们今天已经知道了它也是用的显存模拟出来的, 为何不讨论这点?这是因为local memory有自动交错的特性. 例如我们定义了一个int dog[N]; 假设dog被编译器选择放置到了local memory上, warp中的每个线程都在访问同样下标的, 例如dog[K]的时候, 实际上来自32个线程的同样下标的访问会被合并成连续的地址空间上排布的一段128B的内容, 非常的合并.用户可以理解成local memory实际上总是按warp排布的, 任何int dog[N]都是内在的被存储为int _dog[N][32]这种自动交错.

从而总是自动形成了, 当下标一致的情况下, 自动合并的效果. (这点最早见于2013年的CUDA Handbook, 这是一本好书, 但是国内翻译的书质量不高，所以我们一直没推荐。也可以参考我们之前的CUDA编程指南中的内容)，因为这种自动交错/合并的存在. 对local memory中, 来自同一个warp的杂乱的下标/指针访问这种, 应当避免. 因为默认是一致的. 杂乱的访问会导致访存被拆分成多次请求, 严重降低效率.这是local memory的用途一.用途二则是, 方便编译器安排一些无法有效的放入寄存器, 例如当前阶段寄存器资源用的太多了, 或者一些访存方式(例如对寄存器试图进行下标索引---N卡不支持这种), 不能放入.

所以这是为何今天手册说, 对局部的数组的非编译时刻能确定的下标访问, 会被放入local的原因. 也就是动态的下标访问.所以我们其实是可以用数组的, 只要(1)数组别太大, 或者很大, 但是每段代码使用的热点明显. (2)下标是静态的, 编译时刻能确定的. 则往往数组也会整体或者其中的部分元素, 被编译器安排到寄存器中.寄存器和local memory中的内容的交换, 是一个动态的过程。某些时刻某个变量可能在寄存器中, 但下一时刻它可能在local中, 根据不同代码位置的寄存器压力, 或者其他因素所决定.好了.

到现在为止，我们已经说了shared memory和local的内容, 这些都是相比CPU迁移过来的代码来说,所具有特色和需要优化的时候注意的东西. 建议总是小心对待.代码这玩意, 你先写对为主, 然后再考虑优化.

CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处

CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐