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一、概述

CUDA内存模型包括：

• 寄存器(Registers)
• 共享内存(Shared Memory)
• 局部内存(Local Memory)
• 常量内存(Constant Memory)
• 纹理内存(Texture memory)
• 全局内存 Global Memory

一个线程拥有自己私有的寄存器和局部内存；
一个 block 内的所有线程可以读写该 block 专有的共享内存；
所有线程可以读写全局内存；

纹理内存，线程一般只能读取，不能修改。

只读内存，线程只能读取，不能修改。

这里会涉及到一个有关 Block 独立性与共享内存隔离性的知识点，可查看：

CUDA 编程笔记：Block 独立性与共享内存隔离性-CSDN博客https://blog.csdn.net/plmm__/article/details/149307692

二、寄存器

​​1、普通变量​​

核函数中定义的不加任何限定符的变量→ ​​默认存放在寄存器中​​

（示例：int i = 0;）

​​2、内建变量​​

gridDim, blockDim, blockIdx等 → ​​强制存放在寄存器中​​

（由CUDA运行时自动管理）

3、数组的特殊处理​​

小规模数组​​可能被优化存入寄存器（如int arr[4];）

​​大规模/动态索引数组​​可能降级存储到​​本地内存​​（Local Memory）

（受寄存器容量/编译器优化策略影响）

三、本地内存

1. 每个线程最多可使用高达 512KB 的本地内存；

2. 本地内存从硬件角度看只是全局内存的一部分，延迟也很高，本地内存的过多使用会降低程序的性能；

3. 对于计算能力2.0以上的设备，本地内存的数据存储在每个SM的一级缓存和设备的二级缓存中。

寄存器放不下的内存会存放在本地内存，主要包括以下三种情况：

1. 索引值不能在编译时确定的数组（如运行时动态计算的数组下标）；

2. 可能占用大量寄存器空间的较大本地结构体和数组（如过大的临时缓冲区）；

3. 任何不满足核函数寄存器限定条件的变量（如编译器因寄存器不足自动降级存储）。

本地内存虽然属于线程私有，但访问速度显著低于寄存器，优化时应尽量避免触发上述情况。

四、全局内存

全局内存在片外。​​

特点：容量最大，延迟最大，使用最多；

全局内存中的数据所有线程可见，Host 端可见，且具有与程序相同的生命周期。

1、动态全局内存​​

主机代码中使用 CUDA 运行时 API cudaMalloc动态分配内存空间，由 cudaFree释放

2、静态全局内存​​

使用 __device__关键字静态声明全局内存

五、共享内存

        （1）共享内存位于GPU芯片片上（on-chip），相比本地内存和全局内存具有更高的带宽和更低的延迟。

        （2）共享内存中的数据对所属线程块内的所有线程可见，可用于线程间通信，其生命周期与线程块一致。

        （3）使用 shared 修饰的变量存放在共享内存中，支持动态和静态两种分配方式。

        （4）每个SM（流多处理器）的共享内存容量是固定的，如果在单个线程块中分配过多的共享内存，将会限制活跃线程束（Warp）的数量。

        （5）访问共享内存时必须使用同步机制，例如通过线程块内同步函数 __syncthreads() 来确保数据一致性。

共享内存变量修饰符​​：__shared__

静态共享内存声明示例​​：

__shared__ float tile[size][size];  // 需在编译时确定数组维度

​​核心限制​​：静态共享内存的大小必须在编译时确定

静态共享内存作用域规则​​：

        核函数内声明​​ → 仅对该核函数可见       

        ​​文件全局范围声明​​ → 对所有核函数可见

这里的作用域需要注意：同一个线程块内的线程可以通过共享内存通信，但不同线程块之间不能直接共享。

两种作用域的区别，从编程语言层面和使用效果来看，可以总结为以下要点：

1. 代码简洁性角度​​

文件级__shared__声明本质上是一种"语法糖"，它避免了在每个核函数中重复定义相同结构的共享内存。

例如多个核函数都需要使用float tile[32][32]时，只需在文件全局声明一次即可。

2. ​​运行时行为角度​​

无论声明位置如何，实际运行时表现与局部声明完全一致：

✓ 每个线程块都会获得独立的物理内存副本；

✓ 不同线程块之间仍然严格隔离；

✓ 生命周期仍然绑定到线程块。

• 当多个核函数需要使用​​完全相同​​的共享内存布局时，推荐使用文件级声明

• 当各核函数需要​​不同结构​​或​​特殊尺寸​​时，应采用核函数级声明

六、常量内存

1. ​​物理本质​​：带有专用缓存的全局内存（片上缓存优化）

2. ​​容量限制​​：固定64KB大小（所有计算能力版本通用）

3. ​​性能优势​​：

当线程束（Warp）内所有线程读取相同常量时，速度显著快于全局内存

缓存机制可减少对片外内存的访问

4. ​​定义规范​​：

使用 __constant__ 修饰符声明（必须位于核函数外部）

仅支持静态定义（不可动态分配）

具有只读属性（运行时不可修改）

cudaMemcpyToSymbol 和 cudaMemcpyToSymbolAsync 用于将主机数据复制到已定义的常量内存变量中。