cpp__global__ void vectorAddition(int* a, int* b, int* c, int size){ __shared__ int sharedArray[256]; int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if(tid < size) { sharedArray[threadIdx.x] = a[tid] + b[tid]; __syncthreads(); c[tid] = sharedArray[threadIdx.x]; }}
在上述案例代码中,我们使用了共享内存数组变量sharedArray来存储每个线程计算的结果。每个线程通过threadIdx.x来访问共享内存数组的元素,并将结果存储在该位置。注意,在将结果写回到全局内存之前,我们使用了__syncthreads()函数来同步所有线程的操作,以确保共享内存数组中的数据被正确地更新。案例代码说明在这个案例代码中,我们使用了一个大小为256的共享内存数组来存储每个线程计算的结果。这个数组的大小是根据具体问题的需求来确定的。在需要使用共享内存数组的地方,我们使用__shared__关键字来声明共享内存数组。然后,每个线程通过索引访问共享内存数组的元素,并将计算结果存储在该位置。最后,我们使用__syncthreads()函数来同步所有线程的操作,并将共享内存数组中的结果写回到全局内存中。使用共享内存数组变量是一种提高CUDA程序性能的方法。通过将数据存储在共享内存中,可以减少全局内存的访问次数,从而提高内核的效率。在使用共享内存数组变量时,需要注意共享内存的大小和索引的使用。只有在确保不会超出共享内存容量的情况下,才能使用共享内存数组。在访问共享内存数组时,每个线程都可以访问同一个索引处的元素,这需要合理地利用线程索引来确保数据的正确性。参考文献- CUDA C Programming Guide: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html