¿Qué es la memoria compartida y para qué se utiliza?

La memoria compartida en el contexto de GPU y CUDA es un área de memoria accesible para todos los hilos dentro de un mismo bloque de hilos. Se encuentra en la propia GPU y es mucho más rápida que la memoria global, ya que tiene una baja latencia y un alto ancho de banda.

El uso de memoria compartida permite intercambiar datos de manera eficiente entre los hilos del bloque sin necesidad de acceder a la lenta memoria global. Esto es especialmente importante para algoritmos de aprendizaje automático y cálculos paralelos, donde a menudo se requiere compartir resultados intermedios.

Ejemplo: al implementar convoluciones o operaciones matriciales, primero se pueden cargar los datos en la memoria compartida, realizar los cálculos y luego guardar el resultado en la memoria global, lo que acelera significativamente la ejecución.

Ejemplo de código en CUDA:

__shared__ float tile[32][32];

int tx = threadIdx.x;
int ty = threadIdx.y;

// Cargar datos desde la memoria global a la memoria compartida
tile[ty][tx] = input[y * width + x];
__syncthreads();

// Usar los datos de la memoria compartida para cálculos
float val = tile[ty][tx] * 2.0f;

// Escribir el resultado de vuelta en la memoria global
output[y * width + x] = val;

De esta forma, la memoria compartida ayuda a optimizar el rendimiento al reducir la cantidad de accesos lentos a la memoria global.