map函数与cuda全局内存传输

---

一、GPU编程9：共享内存3→线程同步和数据布局在GPU编程中，线程之间的同步机制至关重要，尤其是共享内存的使用，它允许多个线程同时访问同一地址，但缺乏同步可能会导致冲突。CUDA提供了屏障和存储围栏来解决这些问题。
像CUDA的__syncthreads()函数这样的屏障用于块内的同步，并确保所有线程在某个点等待，直到所有线程到达。内存栅栏强制对所有线程进行内存更改的可见性，以确保程序按预期顺序执行。GPU的弱有序内存模型意味着线程的写入顺序可能与代码中的顺序不同。因此，必须使用内存栅栏来确保正确的排序。
同步方法包括显式屏障和内存栅栏。显式屏障用于在同一线程块内进行协调，而内存栅栏根据需求有不同的级别，例如：B.块级（__threadfence_block）、网格级（__threadfence）和系统级（__threadfence_system）。易失性修饰符保证对全局和共享内存的即时读写。
共享内存优化了全局内存利用率，例如在矩阵转置中，通过正方形或矩形共享内存布局，并充分利用面向行或列的访问来减少冲突。矩阵转置时，采用共享内存作为传输，可以有效减少对全局内存的交叉访问，提高效率。然而，性能可能会根据硬件架构的不同而有所不同，这需要注意实际的编码。
综上所述，共享内存和同步机制对于GPU编程至关重要。它们通过优化内存访问并确保正确的执行顺序来提高并行程序的性能。然而，仍然需要在实践中考虑和调整特定于硬件的性能上限和下限。