cuda: Die Geheimnisse von 2D- und 3D -Arrays

Auftreten von vielen Fragen, wenn sie mit 2D- und 3D -Arrays in Cuda arbeiten und Antworten in Konflikt zu bringen, kann frustrierend sein. Um diese Bedenken auszuräumen, lassen Sie uns mit den gemeinsamen Lösungen und ihren Auswirkungen eintauchen:

2d Array Allocation: Mallocpitch vs. Fludten

häufig, cudamallocpitch und cudamemcpy2d werden für 2D -Arrays verwendet. Diese API -Funktionen funktionieren jedoch tatsächlich eher mit Pitched Allocations als mit echten 2D -Arrays. Sie erfordern ein zusammenhängendes Gedächtnis, etwas, das mit Malloc oder Loops nicht erreicht werden kann.

Für echte 2D -Arrays wird der empfohlene Ansatz abgeflacht. Durch die nacheinander in einem 1D -Array gespeicherte Elemente entfernen Sie die Notwendigkeit, Zeiger zu jagen und die Komplexität zu verringern. Alternativ gibt es spezielle Fälle, in denen bekannte Kompilierungszeitdimensionen eine effizientere Handhabung von 2D- und 3D-Arrays ermöglichen. Dies beinhaltet das Organisieren von Zuweisungen und Verwaltung von Zeiger zur Vereinfachung der Datenübertragung zwischen Host und Gerät.

Überlegungen für Objekt -Arrays mit verschachtelten Zeigern

Arrays von Objekten mit verschachtelten Zeigern sind ähnlich wie 2D -Arrays. Dynamische Zuordnung und Abflachung sind praktikable Optionen, aber Sie sollten sich des potenziellen Overheads bewusst sein, der mit dynamisch Zuteilung von Objekten zugeordnet ist. Während es möglich ist, echte 2D -Arrays zu verwenden, bevorzugt die zusätzliche Komplexität häufig die Abflachung oder Verwendung der oben genannten Hybridmethode, die den Zugriff auf den 2D -Hostcode mit 1D -Gerätecodezugriff mischt.