共享GPU内存是并行计算中的关键技术，允许多线程或进程同时访问同一内存区域，提高计算效率。CUDA编程中，通过声明共享内存变量实现共享。示例代码展示了如何在CUDA中复制数据到共享内存，进行计算，再返回全局内存。注意共享内存的大小限制和访问策略，正确使用能提升GPU程序性能。
在进行GPU编程时，共享GPU内存是一种重要的技术。它允许多个线程或进程同时访问和操作同一块GPU内存，以提高并行计算的效率和性能。本文将介绍共享GPU内存的概念，并提供相应的代码示例来说明如何在编程中实现共享GPU内存的功能。
共享GPU内存是指多个线程或进程可以同时访问和修改同一块GPU内存区域。这种共享内存的设计可以用于在并行计算中实现数据的共享和通信。在GPU编程中，共享内存通常用于同一线程块（thread block）中的线程之间进行数据交换和协作计算。
在编程模型中，共享内存通常是通过声明共享内存变量来实现的。在CUDA编程中，可以使用__shared__关键字将变量声明为共享内存。下面是一个示例代码片段，演示了如何在CUDA中使用共享内存：
__global__ void sharedMemoryKernel(int* input, int* output)
{
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