CUDA优化的冷知识 8 |GPU显存的特色
CUDA优化的冷知识9 |GPU显存的粒度
CUDA优化的冷知识10 | GPU卡和Jetson上显存优化的特色
CUDA优化的冷知识11 |一些规避的坑和优化的要点...CUDA优化的冷知识12 |一些规避的坑和优化的要点(续)
CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory
CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处...我们主要说一下使用纹理所带来的主要优势.
根据之前的内容, 你已经知道, 纹理可以提供免费的值变换, 和免费的坐标变换, 以及免费的越界处理, 以及, 更加优化的访存/缓存效果....以及, 这种转换还需要占用SFU(特殊功能单元), 注意SFU在新版本的Nsight profiler中已经简单的改名成了XU单元了....而纹理读取的时候, 可以利用上其数据路径中的自带的转换功能, 从而节省掉对SFU/XU或者人工编码成本的开销.
这样有可能带来额外的性能提升, 和对人力成本的节省.