CUDA學習--記憶體處理之概述（1）
1. 快取記憶體
快取記憶體的最大速度與快取的大小成反比關係。一級快取是最快的，但他的大小一般限制在16k、32k或者64k。通常每個CPU核會分配一個單獨的一級快取。二級快取相對而言慢一些，但他更大，通常有256k~512k。二級快取或者三級快取一般在處理器的核之間是共享的，或者作為連線於特定處理器核的獨立快取來維護。
與CPU不同，GPU主要依賴基於程式設計師託管的快取或者共享記憶體區。在費米架構的GPU實現中，每個SM有一個一級快取，這個一級快取既是基於程式設計師託管的又是基於硬體託管的。在所有的SM之間有一個共享的二級快取。快取在處理器的核或者SM之間共享主要是為了讓裝置之間能夠通過相同的共享緩衝進行通訊，允許處理器之間不需要每次都通過全域性記憶體進行通訊。
不同儲存型別的訪問時間：
| 儲存型別 | 暫存器 | 共享記憶體 | 紋理記憶體 | 常量記憶體 | 全域性記憶體 |
|---|---|---|---|---|---|
| 頻寬 | ~8TB/s | ~1.5TB/s | ~200MB/s | ~200MB/s | ~200MB/s |
| 延遲 | 1個週期 | 1~32個週期 | 400~600個週期 | 400~600個週期 | 400~600個週期 |
因此，如表所示，我們在進行CUDA程式開發的過程中，應考慮各儲存器之間的特點，從而選擇使用較快的儲存器。
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