#寄存器


与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有成千上万个寄存器，在GPU技术简介中已经提到，SM类似于CPU的核，每个SM拥有多个SP（流处理器），所有的工作都是在SP上处理的，GPU的每个SM可能有8~192个SP，这就意味着，SM可同时运行这些数目的线程。


寄存器是每个线程私有的，并且GPU没有使用寄存器重命名机制，而是致力于为每一个线程都分配真实的寄存器，CUDA上下文切换机制非常高效，几乎是零开销。当然，这些细节对程序员是完全透明的。



和CPU一样，访问寄存器的速度是非常快的，所以应尽量优先使用寄存器。无论是CPU还是GPU，通过寄存器的优化方式都会使程序的执行速度得到很大提高。



举一个例子：


'''
 
 
 for (int i = 0; i < size; ++i)
 
 
 {
 
 
 sum += array[i];
 
 
 }
 
 
'''
 
 
----



sum如果存于内存中，则需要做size次读/写内存的操作，而如果把sum设置为局部变量，把最终结果写回内存，编译器会将其放入寄存器中，这样只需1次内存写操作，将大大节约运行时间。



#Local memory***



Local memory和寄存器类似，也是线程私有的，访问速度比寄存器稍微慢一点。



事实上，是由编译器在寄存器全部使用完的时候自动分配的。 **在优化程序的时候可以考虑减少block的线程数量以使每个线程有更多的寄存器可使用，这样可减少Local memory的使用，从而加快运行速度。**



#共享内存



每个线程块都有一个共享内存，该线程块中的线程都可以读取该内存，其他线程块的线程无法访问该共享内存。共享内存帮助同一线程块的线程通信与协作。并且共享内存缓存区实在物理GPU上，而不是其他与GPU相连的设备上，访问效率更高。



#常量内存



常量内存通过 __constant__ 来修饰变量，被限制为只读。



1.对常量内存的单次读操作可以广播到该线程的半线程数中，减少15读操作。



2.常量内存的数据将缓存起来，因此对相同地址的连续读操作不会产生额外通信量。