概述：线性存储器可以通过cudaMalloc()、cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配
1、1D线性内存分配
1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中，或者__device__变量中 4 cudaMemcpyFromSynbol //同上相反 5 cudaFree() //内存释放 6 cudaMemset() //内存初始化
注意：主机和设备间的数据交换会自动同步，而设备与设备却不会，需要使用cudaThreadSynchronize()
2、2D线性内存分配
2.1 分配
1 cudaMallocPitch( void** devPtr，size_t* pitch，size_t widthInBytes，size_t height ) //在线性内存中分配二维数组，width的单位是字节，而height单位是数据类型
c语言申请2维内存时，一般是连续存放的。a[y][x]存放在第y*widthofx*sizeof(元素)+x*sizeof(元素)个字节。
但在cuda的global memory访问中，从256字节对齐的地址(addr=0, 256, 512, ...)开始的连续访问是最有效率的。这样，为了提高内存访问的效率，有了cudaMallocPitch函数。cudaMallocPitch函数分配的内存中，数组的每一行的第一个元素的开始地址都保证是对齐的。因为每行有多少个数据是不确定的，widthofx*sizeof(元素)不一定是256的倍数。故此，为保证数组的每一行的第一个元素的开始地址对齐，cudaMallocPitch在分配内存时，每行会多分配一些字节，以保证widthofx*sizeof(元素)+多分配的字节是256的倍数(对齐)。这样，上面的y*widthofx*sizeof(元素)+x*sizeof(元素)来计算a[y][x]的地址就不正确了。而应该是y*[widthofx*sizeof(元素)+多分配的字节]+x*sizeof(元素)。而函数中返回的pitch的值就是widthofx*sizeof(元素)+多分配的字节。说明：widthInBytes作为输入参数，应该是widthofx*sizeof(元素)；这样的话，复制内容时也要作相应的修改。
2.2 访问
1 T* pElement = (T*)((char*)BaseAddress + Row * pitch) + Column; //元素访问方式
cudaMallocPitch()以*pitch的形式返回间距，即所分配存储器的宽度，以字节为单位。间距用作存储器分配的一个独立参数，用于在2D数组内计算地址。
2.3 拷贝
1 cudaMemcpy2D( void* dst，size_t dpitch，const void* src，size_t spitch，size_t width，size_t height，enum cudaMemcpyKind kind )
这里需要特别注意width与pitch的区别，width是实际需要拷贝的数据宽度而pitch是2D线性存储空间分配时对齐的行宽，而当数据传递发生在设备与主机之间时，主机端pitch==width.
综上我们可以看到，CUDA下对二维线性空间的访问是不提供多下标支持的，访问时依然是通过计算偏移量得到，不同的地方在于使用pitch对齐后非常利于实现coalesce访问
例：下面的代码分配了一个尺寸为width*height的二维浮点数组，同时演示了怎样在设备代码中遍历数组元素
1 // Host code
2 int width = 64, height = 64;
3 float* devPtr;
4 int pitch;
5 cudaMallocPitch((void**)&devPtr, &pitch, width * sizeof(float), height);
6 MyKernel<<<100, 512>>>(devPtr, pitch, width, height);
7 // Device code
8 __global__ void MyKernel(float* devPtr, int pitch, int width, int height){
9 for (int r = 0; r < height; ++r) {
10 float* row = (float*)((char*)devPtr + r * pitch);
11 for (int c = 0; c < width; ++c) {
12 float element = row[c];
13 }
14 }
15 }
3、3D线性内存
1 cudaError_t cudaMalloc3D( 2 struct cudaPitchedPtr * pitchedDevPtr, 3 struct cudaExtent extent 4 )
例：下面的代码分配了一个尺寸为width*height*depth的三维浮点数组，同时演示了怎样在设备代码中遍历数组元素
1 // Host code
2 cudaPitchedPtr devPitchedPtr;
3 cudaExtent extent = make_cudaExtent(64, 64, 64);
4 cudaMalloc3D(&devPitchedPtr, extent);
5 MyKernel<<<100, 512>>>(devPitchedPtr, extent);
6 // Device code
7 __global__ void MyKernel(cudaPitchedPtr devPitchedPtr, cudaExtent extent) {
8 char* devPtr = devPitchedPtr.ptr;
9 size_t pitch = devPitchedPtr.pitch;
10 size_t slicePitch = pitch * extent.height;
11 for (int z = 0; z < extent.depth; ++z) {
12 char* slice = devPtr + z * slicePitch;
13 for (int y = 0; y < extent.height; ++y) {
14 float* row = (float*)(slice + y * pitch);
15 for (int x = 0; x < extent.width; ++x) { float element = row[x];
16 }
17 }
18 }
分类: CUDA学习笔记