本文主要是介绍CUDA Handbook 补充 CPU和GPU硬件架构3，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！
上一个博客说道，不同CPU内存可以共享，但是如果同一时间共享次数或者数量太多，缓存就不够用了，则也会对性能造成影响。
有些时候，GPU设备使用同一个PCIe总线，连接到IO设备控制器上，但是有个问题，毕竟GPU带宽是有限的，如果程序要从GPU广泛传输数据，则可能造成阻塞。如图：
图片来自CUDA handbook
或者别的方法是使用更多的GPU分块，然后每个GPU块连接在不同的PCIe总线上，但是不同的GPU也会连接不同的GPU内存，而GPU的非本地内存复制操作可能更致命。
关于所谓的划分不同的内存物理区域叫做“内存重叠”，我觉得是翻译有问题。在这里务必要好好解释一下，下面的资料都来自整理的英文论坛。
memory interleaving 这里我叫内存交错技术，是给CPU用来增加程序的运行内存带宽的技术，没有交错时，连续的内存块是要从同一个内存组（memory bank，就是包含了很多行很多列的内存）中读取的，内存块通常就是一个缓存线。也就是说，如果从一个内存组中读取，则需要等缓存线传递完上一块内存再传递下一块，这样就比较慢。使用内存交错以后，连续的内存块会被放在不同的内存组，所以可以同时进行缓存读取。
2.1节估计遇到的问题就这些了。下面开始整理2.2节会遇到的一些概念性问题。
这篇关于CUDA Handbook 补充 CPU和GPU硬件架构3的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
