本文主要是介绍阅读 《大规模并行处理器程序设计》影印版心得 第五章 CUDA Memories，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
主要意图是：global memory太慢（几百个时钟周期），带宽太小。我们编程时，应该努力少用global memory，而更多使用shared memory和constant memory等快速memory
5.1 Importance of Memory Access Efficiency
CGMA 刻画做一次浮点运算需要做几次global memory访问，此值越大越好，越大说明平均一次浮点运算所涉及的global memory越少。
换句话说，global memory访问是有带宽的，此带宽限制了浮点运算所能达到的峰值。如果每做一次浮点运算，就访问一次global memory，则限制了系统的运算效率，即global memory的带宽就是系统的峰值运算速率的极限。
5.2 CUDA Device Memory Types
constant memory： 低延迟，高带宽，只读存储器 （对device而言），读写存储器（对host而言）。但是有条件：所有threads同时访问同一块区域时，才能达到低延迟高带宽的效果。必须在所有函数之外声明，作用域是整个应用。所有的grid和所有的thread看到的都是同一个变量。通常用来存储thread的输入数据。当前，一般最大大小为64kB
Register： 局部于一个thread，只能线程自己访问。一般是频繁使用的局部变量用这个方式存储
shared memory： 一个block中的所有threads共享的内存，低延迟，高带宽。合理使用的话，可以提升性能。
在kernel中声明的自动标量，一般都存放在register中；向量对象一般都存放在global memory中。
注意：通常情况下，指针只能指向global momory中的变量；或者指针的值只能是global memory中的变量的地址。
5.3 A Strategy for Reducing Global Memory Traffic
这部分比较难理解，尤其是细节。 不过基本的思路还是比较清楚的。回顾一下矩阵乘法的几个例子来看一下优化的过程：第一个例子就是简单地使用多个GPU线程来实现矩阵乘法的并行化，每个线程从M矩阵取一行，N矩阵取一列，完成点积运算，求出目标矩阵的一个元素；第二个例子，通过引入更多的block，实现了更多的线程参与运算，每个block完成目标矩阵中一个tile的元素的乘法计算， 以满足更大的矩阵的乘法；第三个就是这个，目标是减少对global memory内存的访问次数，对系统进行优化。主要思路是根据shared memory的大小，每次把矩阵乘法的一部分输入数据装入shared memory，完成部分点积运算，结果存储到Pvalue中。经过若干个phases，把所有部分点积运算的结果都累加到Pvalue中，就求出了目标矩阵中某元素的值。具体可以参看图5.5
5.4 Memory As a Limiting Factor to Parallelism
本小节说明寄存器和shared memory等内存容量有限，使用时需要注意不能超出容量。
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