Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，分配，访问，配置，同步等内容Keywords: 模型，分配，访问，配置，同步

开篇废话

这里首先要进一步说明一下，前面我们在说缓存的时候说其是可编程的，这是不准确的，应该说是可以控制的，而我们今天要说的共享内存才是真正意义上的可编程的。
废话不多说了，一套CUDA内容写到现在，一大半已经进行完了，希望我们在一个系列完成后都能有所成长，而不是纯粹的阅读或者码字。
GPU内存按照类型（物理上的位置）可以分为
- 板载内存
- 片上内存

全局内存是较大的板载内存，延迟高，共享内存是片上的较小的内存，延迟低，带宽高。前面我我们讲过工厂的例子，全局内存就是原料工厂，要用车来运输原料，共享内存是工厂内存临时存放原料的房间，取原料路程短速度快。
共享内存是一种可编程的缓存，共享内存通常的用途有：
1. 块内线程通信的通道
2. 用于全局内存数据的可编程管理的缓存
3. 告诉暂存存储器，用于转换数据来优化全局内存访问模式

本章我们研究两个例子：
1. 归约核函数
2. 矩阵转置核函数

共享内存

共享内存（shared memory，SMEM）是GPU的一个关键部分，物理层面，每个SM都有一个小的内存池，这个线程池被次SM上执行的线程块中的所有线程所共享。共享内存使同一个线程块中可以相互协同，便于片上的内存可以被最大化的利用，降低回到全局内存读取的延迟。
共享内存是被我们用代码控制的，这也是是他称为我们手中最灵活的优化武器。
结合我们前面学习的一级缓存，二级缓存，今天的共享内存，以及后面的只读和常量缓存，他们的关系如下图：

SM上有共享内存，L1一级缓存，ReadOnly 只读缓存，Constant常量缓存。所有从Dram全局内存中过来的数据都要经过二级缓存，相比之下，更接近SM计算核心的SMEM，L1，ReadOnly，Constant拥有更快的读取速度，SMEM和L1相比于L2延迟低大概20~30倍，带宽大约是10倍。
下面我们了解下共享内存的生命周期和读取性质。
共享内存是在他所属的线程块被执行时建立，线程块执行完毕后共享内存释放，线程块和他的共享内存有相同的生命周期。
对于每个线程对共享内存的访问请求
1. 最好的情况是当前线程束中的每个线程都访问一个不冲突的共享内存，具体是什么样的我们后面再说，这种情况，大家互不干扰，一个事务完成整个线程束的访问，效率最高
2. 当有访问冲突的时候，具体怎么冲突也要后面详细说，这时候一个线程束32个线程，需要32个事务。
3. 如果线程束内32个线程访问同一个地址，那么一个线程访问完后以广播的形式告诉大家

后面的全章内容都是基本围绕如何避免访问冲突，高效的是有共享内存来展开的。

注意我们刚才说的共享内存的生命周期是和其所属的线程块相同的，这个共享内存是编程模型层面上的。物理层面上，一个SM上的所有的正在执行的线程块共同使用物理的共享内存，所以共享内存也成为了活跃线程块的限制，共享内存越大，或者块使用的共享内存越小，那么线程块级别的并行度就越高。
共享内存，高端有限资源，合理使用！

接着说说可编程，矩阵乘法的串行形式，最简单的方式是三层循环，通过调整循环可以获得更好的缓存命中率，这个题在找工作笔试的时候有，当时在大学笔试工作的时候，我会很傻x的在笔试习题上写上注释，可以通过调整循环顺序提高缓存命中率，但是现在想一下，CPU的缓存是不可控制的，你只能调整自己的程序来适应它。
GPU高端的一点，就是你不止有一个缓存可以编程控制，而是有好几个。

共享内存分配

完整内容参考 https://face2ai.com/CUDA-F-5-1-CUDA共享内存概述/