cuda的Pinned Memory（分页锁定内存）

当为了提高CUDA程序的主机内存和设备内存传输消耗时，可以尝试一下两种方案

一：使用分页锁定内存，分页锁定内存和显存之间的拷贝速度大约是6GB/s，普通的分页内存和GPU间的速度大约是3GB/s，（另外：GPU内存间速度是30G,CPU间内存速度是10GB/s），但是这种方法会带来额外的cpu内存间的拷贝时间

二：使用内存映射（Zero Copy）让GPU直接使用CPU的内存，减少主机和设备间内存传输的时间，但是这种方法对于2.2以后的cuda版本未必管用

三：通过函数cudaHostRegister()把普通内存改为分页锁定内存，和一的方法类似，但不会带来额外的cpu内存拷贝时间，实验证明该方法有效果。

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cuda运行时提供了使用分页锁定主机存储器(也称为pinned)的函数(与常规的使用malloc()分配的可分页的主机存储器不同)：

cudaHostAlloc()和cudaFreeHost()分配和释放分页锁定主机存储器;
cudaHostRegister()分页锁定一段使用malloc()分配的存储器。
如前文（可阅读以上文章）提到的，在某些设备上，设备存储器和分页锁定主机存储器间数据拷贝可与内核执行并发进行;
　　在一些设备上，分页锁定主机内存可映射到设备地址空间，减少了和设备间的数据拷贝，详见3.2.4.3节;
　　在有前端总线的系统上，如果主机存储器是分页锁定的，主机存储器和设备存储器间的带宽会高些，如果再加上3.2.4.2节所描述的写结合(write-combining)的话，带宽会更高。

　　然而分页锁定主机存储器是稀缺资源，所以可分页内存分配得多的话，分配会失败。另外由于减少了系统可分页的物理存储器数量，分配太多的分页锁定内存会降低系统的整体性能。 SDK中的simple zero-copy例子中有分页锁定API的详细文档

1、可分享存储器(p