CUDA Memories--CUDA记忆体（翻译+整理+测试）

  一边学习一边记录(本文中英结合，专业名词统统不翻译)

     在CUDA里，host和devices有不同的记忆体空间。

     首先呢，CUDA的memory有很多种类啦

     1. Global memory

     2. Constant memory

     这两种memory可以由CPU上运行的函数呼叫读写。

     Global memory 这个，学过一点点CUDA的都知道，一般说device memory  指的就是它，

     Constant memory 有低延迟，高带宽，但是device只能读它不能写它，并且所有线程可以同时访问同一地址。

     3. Register

     4. Shared memory

     这两种memory是片上记忆体（on-chip）,换句话说，读写速度要比前两种memory多很多，至于到底多多少，有空测试哈，而且可以以高度并行的模式读写。

     Registers是被分配给单独的线程的，每个线程只能链接自己的register。

     Shared memory 是被分配给block的。block里所有的线程都可以访问属于这个block的Shared Memory,共享记忆体是一个十分有效的工具，可以共享他们的输入信息和他们计算出来的中间结果。

     

各个记忆体的编程模型：

Global memory  VS Register

     1. Global memory: "The von Neumann Model"： 这个记忆体在cuda编程模型中可以映射到冯诺依曼结构中的记忆体。

                                    global memory 是在处理器芯片之外独立的记忆体，且应用的是动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）技术。

                                    所以会有很长的链接延迟，和相对来说较低的带宽。

    2. Registers: 它有点类似于The von Neumann Model 中的“register file”，它在处理器芯片里面，所以链接的延迟非常的低，以及非常高的带宽。一般器件的Register的综合接入带宽是global memory的两个数量级大。此外，无论何时，链接Register的带宽不占用个global的带宽。另外比起链接global memory, 所需要的执行的指令也要少很多。一般的处理器对于算数指令都有内嵌的寄存器运算数，例如，浮点加法指令：

    fadd r1,r2,r3

    其中 r2,r3是寄存器的编号，用来提取要做加法的数，最后存到r1中去 。

    如果要做加法的数字存在global memory里，首先要从global memory中把数据提取到ALU中，然后在进行浮点运算。

    load r2,r4,offset

    fadd r1,r2,r3

    load命令可以把数据从r4中提取出来，存入r2 再进行加法。

    另外还有一个是建议把运算数值存在register的原因，在现代计算机中，从一个register里调用数据一般比从global memory中调用数据所消耗的能量要低一个数量级。

   补充说明：执行单位和线程之间的关系，现在我们介绍一下冯诺依曼结构，现代计算机中的线程是一个虚拟化的冯诺依曼处理器，一个线程包含了程式的一部分代码，正要执行的那部分，还有涉及到的数据和数据结构。    在基于冯诺依曼模型的计算机中，代码是存储在记忆体中的，PC不停的访问程式正要进行的那部分，IR则用来存储正要执行的指令。而寄存器和记忆体贼存储数据和数据结构。    现代处理器允许

     

Shared memory VS Register

    他们都是 on-chip 记忆体，但是当处理期要从Shared memory中调用数据时，需要有从记忆体载入数据这个操作，如同从global memory中调用数据一样。但是因为它是片上记忆体，所以无论延迟还是带宽，都比global memory有明显的优势。但因为有load这个步骤，所以无论带宽还是延时比较register都有明显的劣势。

    Shared memory存储的变量是被一个block里所有线程共享的。但是register里的变量是线程私有的。Shared memory 能很好地支持thread之间资料共享。

   

  

      

   

   

  

  

    

    

    

    

    

    

参考书籍：《Programming Massively Parallel Processors》

                  《CUDA 5.0编程指南》