GPU编程之路，第五步：玩转shared memory

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**GPU编程(五): 利用好shared memory** 

### 目录

* 前言
* CPU矩阵转置
* GPU实现
* 简单移植
* 单block tile利用率计算
* shared memory
* 最后

### 前言

在之前的文章中，我们已经了解了GPU的基本架构、并行计算原理以及如何将简单的CPU程序移植到GPU上运行。在这一篇文章中，我们将深入探讨shared memory，了解其在矩阵转置等任务中的应用，帮助我们充分发挥GPU的并行计算优势。

### CPU矩阵转置

矩阵转置是一个非常常见的操作，它可以将一个矩阵的行和列互换。在CPU上，我们可以使用循环来实现矩阵转置。例如，对于一个N行M列的矩阵A，我们可以使用以下代码来实现其转置：

for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < M; j++) {
B[j][i] = A[i][j];
}
}

### GPU实现

在GPU上，我们可以使用并行计算来实现矩阵转置。例如，我们可以将矩阵A划分为多个小块，然后让每个线程块负责转置其中一块。这样，就可以同时对多个小块进行转置，从而大大提高运算效率。

### 简单移植

要将CPU上的矩阵转置程序移植到GPU上，我们可以使用CUDA编程模型。CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算编程语言，它可以让我们直接访问GPU的硬件资源。

使用CUDA编程，我们可以将矩阵A划分为多个线程块，然后让每个线程块负责转置其中一块。例如，对于一个N行M列的矩阵A，我们可以将其划分为N/32个线程块，每个线程块包含32个线程。然后，我们可以让每个线程块负责转置其中一个32行32列的小块。

### 单block tile利用率计算

在上面的例子中，每个线程块负责转置一个32行32列的小块。然而，由于GPU的warp大小为32，因此每个线程块只能同时执行32个线程。这意味着，在每个线程块中，只有32个线程能够同时工作，而其他线程则处于闲置状态。

为了提高线程块的利用率，我们可以使用shared memory。shared memory是一种位于每个线程块内的共享内存，它可以被线程块中的所有线程访问。我们可以将要转置的小块存储在shared memory中，然后让每个线程负责转置其中的一部分。这样，就可以让更多的线程同时工作，从而提高线程块的利用率。

### shared memory

shared memory是一种位于每个线程块内的共享内存，它可以被线程块中的所有线程访问。shared memory的大小是有限的，因此在使用时需要注意不要超出限制。

我们可以使用以下代码来在CUDA程序中使用shared memory：

shared float A[32][32];

这段代码会在每个线程块中创建一个32行32列的共享内存数组A。

### 最后

在这一篇文章中，我们深入探讨了shared memory，了解了其在矩阵转置等任务中的应用，帮助我们充分发挥GPU的并行计算优势。在下一篇