CUDA：动态分配共享内存阵列的模板化实例编程

最新推荐文章于 2025-07-28 17:27:22 发布
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本文介绍了CUDA编程中动态分配共享内存阵列的方法，通过模板化技术实现。示例展示了如何定义一个接受模板参数的函数，用于在运行时根据需求调整共享内存数组的大小，同时在主机代码中启动线程块并指定数组大小。虽然数组大小在编译时确定，但这种方法提高了灵活性和优化潜力。

在CUDA编程中，共享内存是一种高速缓存内存，用于在同一个线程块中的线程之间共享数据。在某些情况下，需要动态分配共享内存阵列，以便根据运行时需求调整大小。本文将介绍如何使用模板化技术来实现动态分配共享内存阵列的示例编程。

首先，让我们定义一个模板化的函数，用于动态分配共享内存阵列。该函数将接受一个模板参数，用于指定共享内存数组的大小。然后，我们将在函数内使用CUDA的__shared__关键字声明一个共享内存数组，并使用模板参数定义其大小。

template <int ArraySize>
__global__ void dynamicSharedMemoryKernel()
{
   
   
    __shared__ int sharedArray
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CUDA：正确地模板化动态分配的共享内存阵列的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 214
CUDA：正确地模板化动态分配的共享内存阵列的实例
CUDA编程06 - 性能优化指南
GPU全栈博主
08-12 1683
并行程序的执行速度在很大程度上取决于程序的资源需求与硬件的资源限制。在几乎所有并行编程模型中，管控并行代码与硬件资源约束之间的相互影响对于实现高性能非常重要的。这是一种实用的技能，需要对硬件体系结构有深刻理解，并需要在为高性能设计的并行编程模型下不断练习。到目前为止，我们已经了解了GPU架构的各个方面及其对性能的影响。在前面的CUDA编程04 - GPU计算架构和线程调度。
cudatemplate
09-28
cudatemplate,template是NVIDIA公司提供的CUDA程序模板，也就是CUDA程序最基本的框架。要创建一个CUDA程序，把整个template文件夹复制一份，删除除了template.cutemplate_kernel.cu和computeb_gold和template.vcprj以外的所有文件，然后把文件名和文件中所有的“template”替换成所需要的名字。 创建cuda也可以使用CUDA SDK提供的rules，大大简化了流程。
CUDA模板使用
nijun1992的博客
12-27 1130
编译环境： VS 2010     CUDA 7.5 好处：核函数不需重载，可适应任意输入的数据类型 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include #include using namespace std; template cudaError_t addW
CUDA NVCC编译器模板
10-18
CUDA的确很强大，但它的编译器配置累坏很多人，虽然文档里写的很清楚，可对于很多新人来说还有有些难度，这个是CODEblocks下的NVCC编译器模板
VS2015+Cuda 11.4 新建项目CUDA模板
Z_Paper的博客
10-13 2021
本机环境：Win10 + VS2015 + Cuda 11.4 问题 ： Cuda正常安装，Visual Studio Integration也正常安装完成，但是新建项目中没有Cuda模板，添加文件也没有Cuda C++文件。 解决方法： 1、关闭所有的Visual Studio程序。 2、确保MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations下有visual_studio_integration\MSBuildExtensions的文件
CUDA C10.1 对vs2019的模板
04-18
目前cuda最新版为cuda10.1，前几天安装后发现，对我的vs2019 enterprise版本并不支持(启动vs2019后无法找到对应的创建模板项)，经过查找，在官方回复下了解到因为cuda10.1出来时，vs2019还是preview，所以暂时不支持，CUDA 11才会修复。然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单->项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的优快云有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。分享出来挣点分。
CUDA C++ 编程指南学习
qq_62704693的博客
08-15 1952
CUDA C++ 编程指南 (nvidia.com)2. 编程模型2.1. 内核CUDA C++ 扩展了 C++，允许程序员定义 C++ 函数，称为内核，当被调用时，N 个不同的CUDA 线程并行执行 N 次，而不是像常规 C++ 函数那样只执行一次。内核是使用声明说明符定义的，对于给定的内核调用执行该内核的 CUDA 线程数是使用新的执行配置语法指定的（请参阅每个执行内核的线程都被赋予一个唯一的线程 ID，可以通过内置变量在内核内访问该 ID。
企业私有化大模型部署：从POC到生产环境
最新发布
AI天才研究院
07-28 1012
选择1-2个最具代表性、价值最高或最紧急的业务场景进行验证，而不是试图覆盖所有设想的功能。设定清晰、可达成的POC成功指标。例如：“在指定的客服FAQ数据集上，模型的Top-1准确率达到75%以上，平均响应时间低于2秒。POC阶段应控制人力、物力、财力的投入，避免过度工程化。为POC设定明确的时间限制，通常2-4周为宜，确保项目快速推进。POC目标与范围回顾。数据、模型、环境、方法描述。详细的评估结果（定量+定性）。遇到的问题与挑战。成本与资源消耗估算。风险分析。
cuda 类模板以及全局内存的使用例子
tiger1334的专栏
03-21 925
#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include #include#define MAX_VALUES 1024templateclass myValues{T values[MAX_VALUES];public:__device__ myValues(T clear){}__device__ void s
CUDA：基于模板项目的示例应用程序编程
ByteSparkX的博客
09-07 351
在CUDA编程中，可以使用CUDA模板项目作为基础知识的起点，来开发高性能的GPU应用程序。请注意，为了成功编译和运行CUDA应用程序，您需要正确配置CUDA开发环境，并确保您的GPU支持CUDA。此外，CUDA编程涉及到许多概念和技术，本文只提供了一个基本的示例，供初学者入门。本文介绍了如何使用CUDA模板项目创建一个示例应用程序，并提供了一个简单的向量加法示例。下面，我们将创建一个简单的示例应用程序，展示CUDA模板项目的基本用法。然后，在主函数中，我们分配主机内存，并初始化输入向量。
CUDA：动态分配共享内存的正确模板化方法
AlianBlank的博客
08-25 563
本文介绍了如何在CUDA中动态分配共享内存，并使用正确的模板化方法来访问它。通过正确地使用共享内存，我们可以极大地提高CUDA程序的性能，从而更好地利用现代GPU提供的并行计算能力。本文将介绍如何在CUDA中动态分配共享内存，并使用正确的模板化方法来访问它。现在我们将介绍一个使用动态分配的共享内存和正确的模板化方法来计算向量点积的示例。与静态分配的共享内存不同，动态分配的共享内存是在运行时根据需要分配的。在这个实例中，我们使用动态分配的共享内存和正确的模板化方法来计算向量点积。的关键字来声明共享内存变量。
Cuda实战-04 内存操作模板化
星辰火之梦
03-15 212
仔细发现，Cuda编程里面内存操作多数都是重复的，那么我们就可以考虑把这些重复的代码封装成类的形式，这样以后使用的时候，直接调用就行了。需要的朋友可以考虑使用这套模板，当然也欢迎在模板的基础上重新制作适合自己的模板。
vs2019+cuda10.1模板创建问题
weixin_37684231的博客
03-02 420
问题： 在成功安装vs2019+cuda10.1后进行开发时，找不到图中红框中的cuda模板 解决方法： 1、关闭所有的Visual Studio程序。 2、到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions下面（这个路径根据你的个人情况而定，反正就是到你安装VS的目录去找就对了）。 创建一个新的文件夹NVIDIA\CUDA 10.0 Wizards\10.1。 3、在10.1文件夹下
Cuda编程-07 内存动态操作
星辰火之梦
03-17 742
_share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。此语句相当于在线程块执行时各个线程的一个障碍点，当块内所有线程都执行到本障碍点的时候才能进行下一步的计算，这样可以设计出避免内存竞争的共享内存使用程序、注意，频繁使用会影响内核执行效率。
cuda中模板的使用
姚光超的专栏
07-09 7422
模板是C++的一个重要特征，它可以让我们简化代码，同时使代码更整洁。CUDA中也支持模板，这给我们编写cuda程序带来了方便。不过cuda4.0之前和之后使用模板的方法不一样，这给我们带来了少许困难。在cuda4.0之前，模板的使用和C++中无区别，使用非常方便，在此不做过多介绍。不过在cuda4.0之后，由于编译器的升级，导致之前的模板使用方法不再有效，我们需要重新设计代码。 如果按照之前的方
cuda学习之使用常量内存实现一维模板
partyanimalw的博客
12-26 1035
学习cuda的教程的时候在常量内存突然看到了一个一维卷积，里面的数据填充的理解消耗了一部分，在这里做一个学习记录。重点在于理解数据填充方法。
cuda shared memory 静态分配和动态分配
朝气蓬勃
02-25 6543
静态分配加上前缀 shared__shared__ int _ss[1024];动态分配当我们在编程时，不清楚shared memory 数组开多大，就要用到动态分配。 分为两部分： 1， 声明extern __shared__ int _s[];2, 在调用kernel 时加上数组的大小。xxx_kernel<<<grid, block, sharedMemSize>>>();内存分布下面通过
cuda中应用模板函数
dvchn的专栏
02-25 3490
//定义templateclass TData> __global__ void testKernel(TData *d_odata,TData *d_idata,int numElements)...{    const int        tid = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;    const int numThreads = bloc
CUDA编程指南：模板限制与内核实例化
- 存储器层次：包括寄存器、共享内存、全局内存等，理解这些对于优化性能至关重要。 - 异构编程：结合CPU和GPU的处理能力，实现高效的任务分配。 - 计算能力：表示GPU执行特定CUDA指令的能力，不同的CUDA设备有...
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