Question

对我来说，如何在cuda设备上共享内存是有用的。我很好奇计算线程可以访问相同的共享内存。为此，我写了一个简单的程序

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

#define nblc 13
#define nthr 1024

//------------------------@device--------------------

__device__ int inwarpD[nblc];

__global__ void kernel(){
__shared__ int mywarp;

mywarp=0;
for (int i=0;i<5;i++) mywarp += (10000*threadIdx.x+1);
__syncthreads();

inwarpD[blockIdx.x]=mywarp;
}
//------------------------@host-----------------------

int main(int argc, char **argv){
int inwarpH[nblc];
cudaSetDevice(2);

kernel<<<nblc, nthr>>>();

cudaMemcpyFromSymbol(inwarpH, inwarpD, nblc*sizeof(int), 0, cudaMemcpyDeviceToHost);

for (int i=0;i<nblc;i++) printf("%i : %i\n",i, inwarpH[i]);
}

并在K80 GPU上运行它。由于几个线程可以访问相同的共享内存变量，因此我预计此变量将更新5 * nthr次，但由于存在冲突，因此不会处于同一周期。但是，输出表明 mywarp 共享变量仅更新了5次。对于每个块，不同的线程完成了这项任务：

0 : 35150005
1 : 38350005
2 : 44750005
3 : 38350005
4 : 51150005
5 : 38350005
6 : 38350005
7 : 38350005
8 : 51150005
9 : 44750005
10 : 51150005
11 : 38350005
12 : 38350005

相反，我期待

 523776*10000+5*1024=5237765120

每个块

。有人可以向我解释我对共享内存的理解失败的地方。我还想知道一个块中的所有线程如何访问（更新）相同的共享变量。我知道在同一个MP循环中不可能。序列化对我来说很好，因为它将是一个罕见的事件。

Answer 1

让我们来看看它产生的ptx。

//Declare some registers
.reg .s32       %r<5>;
.reg .s64       %rd<4>;

// demoted variable
.shared .align 4 .u32 _Z6kernelv$__cuda_local_var_35411_30_non_const_mywarp;

//load tid in register r1
mov.u32         %r1, %tid.x;

//multiple tid*5000+5 and store in r2
mad.lo.s32      %r2, %r1, 50000, 5;

//store result in shared memory
st.shared.u32   [_Z6kernelv$__cuda_local_var_35411_30_non_const_mywarp], %r2;

///synchronize
bar.sync        0;

//load from shared memory and store in r3
ld.shared.u32   %r3, [_Z6kernelv$__cuda_local_var_35411_30_non_const_mywarp];

mov.u32         %r4, %ctaid.x;
mul.wide.u32    %rd1, %r4, 4;
mov.u64         %rd2, inwarpD;
add.s64         %rd3, %rd2, %rd1;

//store r3 in global memory
st.global.u32   [%rd3], %r3;
ret;

所以基本上

for (int i=0;i<5;i++)
    mywarp += (10000*threadIdx.x+1);

正在优化到

mywarp=50000*threadIdx.x+5

所以你没有遇到银行冲突。你正在经历一场竞争。

故意导致CUDA设备上共享内存的银行冲突

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