Fast.ai 深度学习实战课程第5课：NLP

AI100 2023-01-12 23:11:06

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内容概要：本文深入讲解了CUDA纹理内存的原理及其在优化具有空间局部性的二维数据访问中的应用。文章首先介绍纹理内存的技术背景，包括其硬件级缓存机制、对空间局部性的支持、自动边界处理和硬件加速插值等优势，并列举其在图像处理、计算机视觉、科学计算和深度学习中的典型应用场景。随后详细剖析了纹理内存的硬件架构、访问模式优化机制及现代纹理对象API的使用方法。通过高斯模糊这一典型案例，完整展示了从纹理对象创建、核函数实现到主机端集成的全流程，并对比了纹理内存与全局内存的性能差异，实测显示纹理内存可带来显著加速（约2.19倍）。文章还介绍了多项高级优化技巧，如使用线性插值、cudaArray内存布局、多通道向量读取以及共享内存协同策略，并提供了编译、运行、性能分析和常见问题排查的实用指南。最后总结了适用场景判断标准并指出了进一步学习的方向。; 适合人群：具备一定CUDA编程基础的研发人员，熟悉GPU内存模型和C/C++语言，从事高性能计算、图像处理或深度学习底层开发的技术人员；使用场景及目标：①优化图像卷积、模糊、缩放等二维空间数据访问密集型任务的性能；②掌握如何利用纹理内存提升GPU程序缓存命中率、降低内存延迟、减少分支发散；③学习现代CUDA纹理对象API的最佳实践及性能调优方法；阅读建议：此资源强调理论与实践结合，建议读者在支持计算能力3.0以上的GPU环境中动手编译运行示例代码，使用Nsight系列工具进行性能剖析，并尝试修改纹理参数（如filterMode、addressMode）观察行为变化，以深入理解纹理内存的工作机制。

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