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摘要:
优化CUDA应用程序的性能时,往往需要优化数据访问,包括合理使用各种CUDA存储器空间。除了再次讨论本地和固定存储器之外,本文还会介绍纹理存储器(texture memory):它提供了令人惊讶的功能聚合,包括缓存全局存储器的能力(独立于寄存器、全局和共享存储器)和独立于线程处理器的专用插值硬件,还提供了一种与GPU的显示功能交互的方法。纹理存储器是一个涉及广泛、不断发展的主题,本文将简单加以介绍,后续的专栏文章将提供更深入的讨论。
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存储器类型
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大容量存储器
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存储区域网络
松散耦合
动态扩展
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 再论CUDA存储器空间
来源期刊 程序员 学科 工学
关键词 共享存储器 空间 应用程序 数据访问 合理使用 显示功能 寄存器 处理器
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-41
页数 2页 分类号 TP333
字数 语种
DOI
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
共享存储器
空间
应用程序
数据访问
合理使用
显示功能
寄存器
处理器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
程序员
月刊
1672-3252
11-5038/G2
16开
北京市朝阳区广顺北大街33号院1号楼福码
2-665
2000
chi
出版文献量(篇)
10184
总下载数(次)
35
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