CUDA学习笔记（九）内存
Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的，将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低，这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。
众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency（低延迟）和high-bandwidth（高带宽）是高性能的理想情况。但是购买拥有大容量，高性能的memory是不现实的，或者不经济的。因此，我们就要尽量依靠软件层面来获取最优latency和bandwidth。CUDA将memory model unit分为device和host两个系统，充分暴露了其内存结构以供我们操作，给予用户充足的使用灵活性。
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