CUDA：对齐和未对齐结构之间的巨大访问速度差距实例编程

最新推荐文章于 2025-09-10 11:41:59 发布

程序员拓荒

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CUDA程序中，对数据结构的对齐方式直接影响访问速度。通过对齐和未对齐结构体数组进行总和计算的实例，展示了两者之间显著的性能差距。对齐结构能提升内存读写效率，而未对齐结构因内存访问不连续导致速度下降，强调在CUDA编程中考虑数据结构对齐的重要性。

CUDA：对齐和未对齐结构之间的巨大访问速度差距实例编程

在CUDA编程中，对数据结构的对齐方式会对访问速度产生重要影响。对齐结构是指结构体中的成员按照特定的边界对齐存储，而未对齐结构则没有按照特定的边界进行对齐存储。本文将通过一个实例来展示对齐和未对齐结构之间的巨大访问速度差距，并提供相应的源代码。

下面是一个示例程序，用于计算一个包含大量向量的结构体数组的总和：

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

struct Vector3 {
    float x;
    float y;
    float z;
};

__global__ void sumVectors(Vector3* vectors, int numVectors) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    float sum = 0.0f;

    if (tid < numVectors) {
        sum = vectors[tid].x + vectors[tid].y + vectors[tid].z;
    }

    // 等待所有线程完成计算
    __syncthreads();

    // 使用原子操作对总和进行累加
    atomicAdd(&vectors[0].x, sum);
}

int main() {
    int numVectors = 1000000;
    int numThreadsPerBlock = 256;
    int numBlo

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