1. GPU存储结构模型
从上面的存储结构可以看到如下内容：
1.CPU可以读写GPU设备中的Global Memory、Constant Memory以及Texture Memory内存储的内容；主机代码可以把数据传输到设备上，也可以从设备中读取数据；
2.GPU中的线程使用Register、Shared Memory、Local Memory、Global Memory、Constant Memory以及Texture Memory；不同Memory的作用范围是不同的，和线程、block以及grid有关；
线程可以读写Register、Shared Memory、Local Memory和Global Memory；但是只能读Constant Memory和Texture Memory；
Register
寄存器，是GPU片上高速缓存， 执行单元可以以极低的延迟访问寄存器。
寄存器的基本单元式寄存器文件，每个寄存器文件大小为32bit。寄存器变量是每个线程私有的，一旦thread执行结束，寄存器变量就会失效。把寄存器分配给每个线程，而每个线程也只能访问分配给自己的寄存器；
如果寄存器被消耗完，数据将被存储在局部存储器（本地存储器）中。如果每个线程使用了过多的寄存器，或声明了大型结构体或数据，或者编译器无法确定数据的大小，线程的私有数据就有可能被分配到local memory中，一个线程的输入和中间变量将被保存在寄存器或者是局部存储器中。
寄存器是GPU最快的memory，kernel中没有什么特殊声明的自动变量都是放在寄存器中，同样，这些变量都是线程私有的。当数组的索引是constant类型且在编译期能被确定的话，就是内置类型，数组也是放在寄存器中。
寄存器是稀有资源。在Fermi上，每个thread限制最多拥有63个register，Kepler则是255个。让自己的kernel使用较少的register就能够允许更多的block驻留在SM中，也就增加了Occupancy，提升了性能。
Shared Memory
共享存储器，同寄存器一样，都是片上存储器；存储在片上存储器中的变量可以以高度并行的方式高速访问；把共享存储器分配给线程块，同一个块中的所有线程都可以访问共享存储器中的变量，因为这些变量的存储单元已经分配给这个块；
共享存储器是一种用于线程协作的高效方式，方法是共享其中的输入数据和其中的中间计算结果；一般情况下，常用共享存储器来保存全局存储器中在kernel函数的执行阶段中需要频繁使用的那部分数据；
Local Memory
本地存储器，存储位置在于显存上，也就是在局存储器上；当线程使用的寄存器被占满时，数据将被存储在全局存储器中；由于局部存储器中的数据被保存在显存中，而不是片上的寄存器或者缓存中，因此对local memory的访问速度很慢。
Global Memory
全局存储器，通过动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）实现，这里的DRAM就是通常说的显存，是设备独立的存储空间；
DRAM的访问和操作原理，可以看下面的博客：
GPU上的计算单元在访问全局存储器时有可能出现长延时（几百个时钟周期）和访问带宽有限的情况；在访问全局存储器的路径也经常发生流量拥塞现象，只容许很少的线程（而非所有线程）继续访问，因此导致一些多核流处理器（Streaming Multiprocessor，SM）处于空闲状态；
Constant Memory
常数存储器，用于存储只读数据，常数变量虽然存在放全局存储器上，单采用缓存提高了访问效率，用于存储需要频繁访问的只读参数；
Texture Memory
纹理存储器，这里暂时不学习；
更详细内容，见下面博文；
设备存储器内变量的作用域和生命周期
CUDA变量由于处于不同的存储器，则有各自不同的作用域和生存期；
作用域标识了能访问该变量的线程范围：单个线程、块内的所有线程或者网格内所有线程；
1）作用域为单个线程时，每个线程都会创建一个变量的私有副本放在寄存器中，每个线程只能访问其私有版本的变量；2）作用域为块内所有线程时，每个线程块会创建一个共享变量，由块内线程共享；3）作用域为网格内所有线程时，变量将被存储在全局存储器或者常数存储器中，由kernel生成的所有线程共享；注意，常数存储内的变量由所有网格内的线程共享，常数变量声明位置必须位于任何函数体外；
生命周期指定在程序的哪一段执行时间内变量是可用的：在kernel函数调用期间或在整个应用程序执行期间中。
1）寄存器和本地存储器内的变量生命周期在本线程执行期内，线程执行完成后变量内容不在存在；2）共享存储器内的变量声明在kernel函数中，其生命周期是指kernel函数的运行过程，当kernel函数终止执行时，其共享存储器内的变量内容不再存在；3）常数存储器内的变量的生命周期是整个应用的执行过程；
| 变量声明 | 存储器 | 作用域 | 生命周期 |
|---|---|---|---|
| 除数组以外的自动变量 | 寄存器 | 线程 | kernel函数 |
| 自动数组变量 | 本地存储器 | 线程 | kernel函数 |
| __device__,__shared__ | 共享存储器 | 线程块 | kernel函数 |
| __device__ | 全局存储器 | 网格 | 应用程序 |
| __device__,__constant__ | 常数存储器 | 网格 | 应用程序 |
2. 常用的设备存储API
2.1 操作全局存储器
2.1.1 申请设备内存；
cudaError_t cudaMalloc (void **devPtr, size_t size ); 对devPtr内存储的指针分配新的设备内存，size以字节为单位；执行cudaMalloc成功后devPtr内记录的就是分配显存的地址；
下面，分配32个float的设备内存空间 ；
float *d_a;
int nBytes = 32 * sizeof(float);
cudaMalloc((void **)&d_a, nBytes);
2.1.2 释放设备内存
由cudaMalloc申请的内存，由cudaFree释放；
cudaError_t CUDARTAPI cudaFree(void *devPtr);2.1.3 主机和设备之间的数据拷贝
cudaMemcpy用于在主机（Host）和设备（Device）之间拷贝数据；
cudaError_t cudaMemcpy( void* dst，const void* src，size_t count，enum cudaMemcpyKind kind )从src指向的存储器区域中将count个字节拷贝到dst指向的存储器区域中，kind决定了数据的拷贝方向；
| kind | |
|
cudaMemcpyHostToHost
|
|
|
cudaMemcpyHostToDevice
|
由主机内存拷贝到设备内存； |
|
cudaMemcpyDeviceToHost
|
由设备内存拷贝到主机内存； |
|
cudaMemcpyDeviceToDevice
|
2.1.4 初始化内存块
使用cudaMemset初始化设备内存的值；
cudaError_t cudaMemset(void* devPtr，int value，size_t count);使用固定字节值value来填充devPtr所指向存储器区域的前count个字节；
2.2 操作常数存储器
2.2.1 从主机上拷贝到常数存储器上
使用cudaMemcpyToSymbol将主机存储器的数据复制到GPU；
template<class T>
cudaError_t cudaMemcpyToSymbol( const T& symbol，const void* src，size_t count，size_t offset，enum cudaMemcpyKind kind);主机数据拷贝到设备上的symbol处；Symbol可以是位于全局存储器或不变存储器空间内的变量，也可以是一个指定全局存储器或常数存储器空间变量的字符串。kind值是cudaMemcpyHostToDevice或cudaMemcpyDeviceToDevice。
2.2.2 从常数存储器上拷贝到主机上
使用cudaMemcpyFromSymbol将设备上的数据复制到主机上；
template<class T>
cudaError_t cudaMemcpyFromSymbol( void *dst，const T& symbol，size_t count，size_t offset，enum cudaMemcpyKind kind);从设备上的symbol处拷贝到目标存储器位置dst，拷贝的方向由kind决定，有cudaMemcpyDeviceToHost和 cudaMemcpyDeviceToDevice；