CUDA Kernel中的Load/Store指令对L1/L2缓存的影响

CUDA Kernel中的Load/Store指令对L1/L2缓存的影响

CUDA Kernel中的Load/Store指令对L1/L2缓存的影响

硬件层面分析

在CUDA架构中,内存访问模式对性能有重大影响。NVIDIA GPU的存储层次结构包括:

  1. L1缓存:每个SM(流式多处理器)独享
  2. L2缓存:所有SM共享
  3. 全局内存:设备内存

关键的load/store指令及其缓存行为:

1. 常规加载/存储(默认行为)

cpp 复制代码
float val = array[index];  // 加载
array[index] = val;       // 存储
  • 默认情况下,加载会尝试使用L1和L2缓存
  • 存储默认绕过L1缓存,只使用L2缓存(写分配策略)

2. 使用修饰符的加载/存储

  • __ldg():强制通过纹理缓存(只读缓存)加载
  • .cs修饰符:强制通过L1缓存
  • .cg修饰符:绕过L1缓存,只使用L2缓存
  • .ca修饰符:强制缓存(L1和L2)
  • .cv修饰符: volatile访问,绕过缓存

软件层面性能影响

  1. 缓存命中率:良好的空间局部性可以提高L1/L2命中率
  2. 带宽利用率:合并内存访问可提高带宽利用率
  3. bank冲突:共享内存中的bank冲突会降低性能
  4. 缓存行填充:不合理的访问模式会导致缓存行利用率低下

示例代码

cpp 复制代码
__global__ void cacheAwareKernel(float* input, float* output, int width, int height) {
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    
    if (x >= width || y >= height) return;
    
    // 常规加载 - 使用L1/L2缓存
    float val = input[y * width + x];
    
    // 使用__ldg()强制通过纹理缓存加载(只读)
    float val2 = __ldg(&input[y * width + x]);
    
    // 使用修饰符的加载
    float val3;
    asm volatile("ld.global.ca.f32 %0, [%1];" : "=f"(val3) : "l"(&input[y * width + x]));
    
    // 常规存储 - 默认绕过L1,只使用L2
    output[y * width + x] = val;
    
    // 使用修饰符的存储 - 强制使用L1缓存
    asm volatile("st.global.cs.f32 [%0], %1;" :: "l"(&output[y * width + x]), "f"(val2));
    
    // 绕过缓存的存储(直接写入内存)
    asm volatile("st.global.cg.f32 [%0], %1;" :: "l"(&output[y * width + x]), "f"(val3));
}

性能优化建议

  1. 合并内存访问:确保连续的线程访问连续的内存地址

  2. 合理使用共享内存:用于频繁重用的数据

  3. 选择适当的缓存策略

    • 对于只读数据,使用__ldg()或纹理内存
    • 对于写入后很快再次读取的数据,考虑强制使用L1缓存
    • 对于只写一次的数据,可以考虑绕过L1缓存
  4. 调整缓存配置 :可以使用cudaDeviceSetCacheConfig()调整L1/共享内存的比例

理解这些缓存行为可以帮助开发者编写更高效的CUDA内核,特别是在内存访问成为瓶颈的情况下。

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