常量内存:  

  常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,在变量面前添加  __constant__  修饰符:

  __constant__  Sphere  s[SPHERES];

  cudaMemcpyToSymbol(s, temp_s, sizeof(Sphere)*SPHERES);

  这个特殊版本的cudaMemcpy()用于将主机内存复制到GPU上的常量内存。

  从常量内存读取相同的数据可以节约内存带宽,主要原因:

  (1)对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近”线程,这将节约15次读取操作

  (2)常量内存的数据将缓存起来,因此对相同地址的连续读操作将不会产生而额外的内存通信量。

解释:

  如果在半线程束中的每个线程都从常量内存的相同地址上读取数据,那么GPU只会产生一个读取请求并在随后将数据广播到每个线程。如果从常量内存中读取大量的数据,那么这种方式产生的内存流量只是使用全局内存的1/16.

  另外由于这块内存的内容是不会发生变化的, 因此硬件将主动把这个常量数据缓存在GPU上。在第一次从常量内存的某个地址上读取后,当其他的半线程束请求同一个地址时,将命中缓存,这同样减少了额外的内存流量。

  然而,使用常量内存也可能对性能产生负面影响。如果半线程束中的所有16个线程需要访问常量内存中不同的数据,那么这个16次不同的读取操作会被串行化,从而需要16倍的时间发出请求。但如果从全局内存中读取,那么这些请求会同时发出。这种情况下,从常量内存读取就慢于从全局内存中读取。

事件:

  CUDA的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的。应该将cudaEventRecord()视为一条记录当前时间的语句, 并且把这条语句放入GPU的未完成队列中。因此直到GPU执行完了在调用cudaEventRecord()之前的所有语句时,事件才会被记录下来。为了安全的读取stop值,需要告诉CPU在某个事件上同步,这个函数就是cudaEventSynchronize().当该函数返回时,代表stop事件之前的所有GPU工作已完成,stop可以安全读取。

  由于CUDA事件是直接在GPU上实现的,因此不适用于同时包含设备代码和主机代码的混合代码计时,也就是说如果试图通过CUDA事件对核函数和设备内存复制之外的代码进行计时,将得到不可靠的结果。

  cudaEvent_t start,stop;

  cudaEventCreate(&start);

  cudaEventCreate(&stop);

  cudaEventRecord(start, 0);

  //在GPU上执行一些工作

  cudaEventRecord(stop, 0);

  cudaEventSynchronize(stop);

  float   elapseTime;

  cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);

  cudaEventDestroy(start);

  cudaEventDestroy(stop);

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