介绍
在使用 CUDA 进行 GPU 编程的世界中，优化性能是关键。实现此目标的最强大技术之一是使用共享内存。本博客将引导您完成使用共享内存执行矩阵乘法的 CUDA 程序，特别关注理解分块内存合并和存储体冲突。在本文结束时，您将牢固掌握共享内存如何显著加快您的计算速度以及如何管理存储体冲突等潜在陷阱。
了解基础知识：共享内存和平铺
共享内存是 CUDA 中的一种特殊内存类型，它比全局内存快得多，但大小较小，通常每个块只有几千字节。此内存由块中的所有线程共享，因此非常适合优化涉及频繁重复使用数据的访问模式，例如矩阵乘法。
在矩阵乘法中，平铺是一种将矩阵划分为可放入共享内存的较小子矩阵（平铺）的技术。然后，将这些平铺相乘，这减少了全局内存访问次数，从而提高了性能。
让我们深入研究MatrixMultiSharedCUDA 内核来看看它是如何工作的。
CUDA 内核：MatrixMultiShared
以下是使用共享内存执行矩阵乘法的 CUDA 内核：
__global__ void MatrixMultiShared(float* A, float* B, float* C, int N){
__shared__ float tile_A[TI