Qu'est-ce que la mémoire partagée et pourquoi l'utiliser?

La mémoire partagée dans le contexte de GPU et CUDA est une zone de mémoire accessible à tous les threads d’un même bloc de threads. Elle est située sur le GPU lui-même et est beaucoup plus rapide que la mémoire globale, car elle a une faible latence et une bande passante élevée.

L’utilisation de la mémoire partagée permet d’échanger efficacement des données entre les threads du bloc sans avoir besoin d’accéder à la mémoire globale lente. Cela est particulièrement important pour les algorithmes d’apprentissage automatique et les calculs parallèles, où il est souvent nécessaire de partager des résultats intermédiaires.

Exemple : lors de l’implémentation de convolutions ou d’opérations matricielles, on peut d’abord charger les données dans la mémoire partagée, effectuer les calculs, puis enregistrer le résultat dans la mémoire globale, ce qui accélère considérablement l’exécution.

Exemple de code CUDA :

__shared__ float tile[32][32];

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

// Charger les données de la mémoire globale vers la mémoire partagée
tile[ty][tx] = input[y * width + x];
__syncthreads();

// Utiliser les données de la mémoire partagée pour les calculs
float val = tile[ty][tx] * 2.0f;

// Écrire le résultat de retour dans la mémoire globale
output[y * width + x] = val;

Ainsi, la mémoire partagée aide à optimiser la performance en réduisant le nombre d’accès lents à la mémoire globale.