cuda: desentrañar los misterios de las matrices 2D y 3D

muchas preguntas surgen cuando se trabajan con matrices 2D y 3D en CUDA, y las respuestas conflictivas pueden ser frustrantes. Para abordar estas preocupaciones, profundicemos en las soluciones comunes y sus implicaciones:

2d Array Asignation: Mallocpitch vs. Flatten

comúnmente, Cudamallocpitch y Cudamemcpy2D se utilizan para matrices 2D. Sin embargo, estas funciones de API realmente funcionan con asignaciones lanzadas en lugar de verdaderas matrices 2D. Requieren memoria contigua, algo que no se puede lograr usando malloc o bucles.

Para matrices 2D verdaderas, el enfoque recomendado es el aplanamiento. Al almacenar elementos consecutivos en una matriz 1D, elimina la necesidad de perseguir el puntero y reducir la complejidad.

asignación de matriz 3D: adoptar la complejidad o adoptar aplanaciones

que se alocionó 3D matrices en comparación con la complejidad de 2d, a menudo conduciendo a la recomendación de la matrices de recomendación de la arrays. Alternativamente, existen casos especiales cuando las dimensiones de tiempo de compilación conocidas permiten un manejo más eficiente de las matrices 2D y 3D.

2D Access En el código de host, Acceso 1D en el código de dispositivo

un enfoque híbrido le permite mantener el acceso 2D en el código de host mientras utiliza el acceso 1D en el código del dispositivo. Esto implica organizar asignaciones y administrar punteros para simplificar la transferencia de datos entre host y dispositivo.

Las consideraciones para matrices de objetos con punteros anidados

Las matrices de objetos con punteros anidados son similares a las matrices 2D. La asignación y el aplanamiento dinámico son opciones viables, pero debe conocer la potencial sobrecarga asociada con la asignación dinámica de objetos.

Conclusion

la elección de enfoque para manejar las matrices 2D y 3D en CUDA dependerá de sus requisitos específicos. Si bien es factible usar matrices 2D verdaderas, la complejidad adicional a menudo favorece el aplanamiento o el uso del método híbrido mencionado que mezcla el acceso al código de host 2D con el acceso al código de dispositivo 1D.