Parallel processing 将数据从全局内存移动到共享内存是否会使线程停滞？ __共享浮点数smem[2]； smem[0]=全局_内存[0]； smem[1]=全局_存储器[1]； /*进程smem[0]*/ /*过程smem[1]*/

我的问题是，smem[1]=全局_内存[1]；smem[0]上的块计算？ 在中，他们说内存读取不会暂停线程，直到读取的数据被使用。将其存储到共享内存是否与使用数据一样重要？我是否应该这样做：

LDG  Rx, [Ry]
LDG  Rw, [Ry+1]
STS  [Rz], Rx
STS  [Rz+1], Rw

__共享浮点数smem[2]； 浮点a=全局_内存[0]； 浮点b=全局_内存[1]； smem[0]=a； /*过程smem[0]*/ smem[1]=b； /*过程smem[1]*/

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或者是编译器为我做的？但是它会使用额外的寄存器吗？

是的，在一般情况下，这会阻塞CUDA线程：

smem[0] = global_memory[0];

原因是此操作将分为两个步骤：

LDG  Rx, [Ry]
STS  [Rz], Rx

第一条SASS指令从全局内存加载。此操作不会阻止CUDA线程。它可以发送到LD/ST单元，线程可以继续。但是，该操作Rx的寄存器目标被跟踪，如果任何指令需要使用来自Rx的值，CUDA线程将在该点暂停

当然，下一条指令是STS store共享指令，它将使用来自Rx的值，因此CUDA线程将在该点暂停，直到满足全局负载

当然，编译器可能会对指令进行重新排序，以便STS指令稍后出现，但这并不能保证。不管怎样，只要编译器对STS指令进行排序，CUDA线程就会在该点暂停，直到全局加载完成。对于您给出的示例，我认为编译器很可能会创建如下代码：

LDG  Rx, [Ry]
LDG  Rw, [Ry+1]
STS  [Rz], Rx
STS  [Rz+1], Rw

换句话说，我认为编译器可能会组织这些加载，以便在可能的暂停发生之前发出两个全局加载。然而，这并不能保证，代码的具体行为只能通过研究实际的SASS来推断，但在一般情况下，我们应该假设线程暂停的可能性

是的，如果您可以按照代码中显示的方式分解加载和存储，则此操作：

float b = global_memory[1];

smem[0] = a;
/* process smem[0]*/

不应阻止此操作：

float b = global_memory[1];

smem[0] = a;
/* process smem[0]*/

---

话虽如此，CUDA在CUDA 11中引入了一种新的机制来解决这种情况，该机制由计算能力为8.0及更高的设备支持，因此，目前所有的安培GPU都支持。此新功能称为。它允许在不暂停CUDA线程的情况下继续执行这些复制操作。但是，此功能需要正确使用屏障，以确保当您需要实际使用共享内存中的数据时，它是存在的。

是的，在一般情况下，这将阻止CUDA线程：

smem[0] = global_memory[0];

原因是此操作将分为两个步骤：

LDG  Rx, [Ry]
STS  [Rz], Rx

第一条SASS指令从全局内存加载。此操作不会阻止CUDA线程。它可以发送到LD/ST单元，线程可以继续。但是，该操作Rx的寄存器目标被跟踪，如果任何指令需要使用来自Rx的值，CUDA线程将在该点暂停

当然，下一条指令是STS store共享指令，它将使用来自Rx的值，因此CUDA线程将在该点暂停，直到满足全局负载

当然，编译器可能会对指令进行重新排序，以便STS指令稍后出现，但这并不能保证。不管怎样，只要编译器对STS指令进行排序，CUDA线程就会在该点暂停，直到全局加载完成。对于您给出的示例，我认为编译器很可能会创建如下代码：

LDG  Rx, [Ry]
LDG  Rw, [Ry+1]
STS  [Rz], Rx
STS  [Rz+1], Rw

换句话说，我认为编译器可能会组织这些加载，以便在可能的暂停发生之前发出两个全局加载。然而，这并不能保证，代码的具体行为只能通过研究实际的SASS来推断，但在一般情况下，我们应该假设线程暂停的可能性

是的，如果您可以按照代码中显示的方式分解加载和存储，则此操作：

float b = global_memory[1];

smem[0] = a;
/* process smem[0]*/

不应阻止此操作：

float b = global_memory[1];

smem[0] = a;
/* process smem[0]*/

话虽如此，CUDA在CUDA 11中引入了一种新的机制来解决这种情况，该机制由计算能力为8.0及更高的设备支持，因此，目前所有的安培GPU都支持。此新功能称为。它允许在不暂停CUDA线程的情况下继续执行这些复制操作。但是，此功能需要正确使用屏障，以确保当您需要实际使用共享内存中的数据时，它是存在的