前两天楼主面试时被问到CUDA内存类型的问题，关于各种缓存的问题没怎么弄清楚，乱答了一通。。。转个帖子简单归纳一下，下次面试再被问到的话就能回答的比较清晰了。

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12186939

CUDA存储器类型：

每个线程拥有自己的register and loacal memory;

每个线程块拥有一块shared memory;

所有线程都可以访问global memory;

还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory


1、  寄存器Register

　　寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，每个寄存器文件大小为32bit.

　　Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register中。

　　特点：每个线程私有，速度快。

2、  局部存储器 local memory

　　当register耗尽时，数据将被存储到local memory。如果每个线程中使用了过多的寄存器，或声明了大型结构体或数组，或编译器无法确定数组大小，线程的私有数据就会被分配到local 　　memory中。

　　特点：每个线程私有；没有缓存，慢。

　　注：在声明局部变量时，尽量使变量可以分配到register。如：

　　unsigned int mt[3];

　　改为：　unsigned int mt0, mt1, mt2;

3、  共享存储器 shared memory

　　可以被同一block中的所有线程读写

　　特点：block中的线程共有；访问共享存储器几乎与register一样快.

 4、  全局存储器 global memory

　　特点：所有线程都可以访问；没有缓存 （注：按手册上的说法，计算能力2.0以上也的也是有缓存的）

 5、  常数存储器constant memory

 　　用于存储访问频繁的只读参数

 　　特点：只读；有缓存；空间小(64KB)

　 　注：定义常数存储器时，需要将其定义在所有函数之外，作用于整个文件 

 6、  纹理存储器 texture memory

     是一种只读存储器，其中的数据以一维、二维或者三维数组的形式存储在显存中。在通用计算中，其适合实现图像处理和查找，对大量数据的随机访问和非对齐访问也有良好的加速效果。

     特点：具有纹理缓存，只读。