CUDA:curand_统一全局内存对齐

在分析一个项目时，我注意到对

curand\u uniform

的调用在

全局内存访问方面存在问题。例如，使用内核创建的
随机数生成器
，如下所示：

__device__ curandState randGPU_d_state[200000];

__global__ void
initCurand(const unsigned long seed)
{
  int i = blockIdx.x * blockDimx. + threadIdx.x;
  if (i < 200000)
    curand_init(seed, i, 0, &randGPU_d_state[i]);
}

当分析
'Global Memory Access Pattern'
为
'Global Load L2 Transactions/Access=31.8，Ideal Transactions/Access=8[12000个L2事务，总共执行377次]”时，导致
NVIDIA Visual Profiler
抛出这一行

事实上，我在同一条线上收到了7条这样的警告

此外，如果我改用
curand_normal
，NVIDIA Visual Profiler还会警告
curand_normal.h
的第310、312、313、315和316行出现问题，并且
理想事务/访问
的比率为4/8

我相信我正在访问合并的状态（虽然我没有在它里面打结内存的细节，但仍然在访问合并的状态变量），因此，为什么这些坏比率是预设的？
您关于合并内存访问的假设是不正确的。如果您运行类似这样的操作：

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <cuda.h> 
#include <curand_kernel.h> 

__device__ curandState randGPU_d_state[200000];

__global__ void
initCurand()
{
    printf("%ld\n", sizeof(randGPU_d_state[0]));
}

int main()
{
    initCurand<<<1,1>>>();
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
__设备管理州和GPU d_州[200000]；
__全局无效
initCurand（）
{
printf（“%ld\n”，sizeof（randGPU_d_state[0]）；
}
int main（）
{
initCurand（）；
cudaDeviceReset（）；
返回0；
}

您将看到它为
sizeof（curandState）
打印48。我不知道有什么方法可以完全合并访问这么大的类型数组。
你能在其中添加一个更明确的问题吗？我明白了，所以这是不可避免的？在使用curand库时，我无法摆脱这个问题？@James：是的，如果你想在全局内存中存储和访问大量这样的随机生成器状态，这是不可避免的。但你为什么要这么做还不清楚。我看不出有必要这样做的用例，也许我用了错误的方法。我相信两者都使用了类似的方法，尽管它们没有声明
randGPU状态[200000]
而是声明为指针，然后声明
cudaMalloc（（void**）和randGPU状态/Synapses，2000*sizeof（curandState））
#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <cuda.h> 
#include <curand_kernel.h> 

__device__ curandState randGPU_d_state[200000];

__global__ void
initCurand()
{
    printf("%ld\n", sizeof(randGPU_d_state[0]));
}

int main()
{
    initCurand<<<1,1>>>();
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}