CUDA Shared Memory Swizzling: Bankkonflikte clever umgehen

In diesem Blogbeitrag wird gezeigt, wie man Bankkonflikte im Shared Memory von CUDA-Kernen durch Swizzling vermeidet. Der Autor vergleicht drei Implementierungen einer Matrix-Transposition: eine mit Bankkonflikten, eine mit Padding und eine mit XOR-basiertem Swizzling. Die Swizzling-Methode erreicht eine ähnliche Leistung wie Padding, ist aber flexibler und benötigt keinen zusätzlichen Speicher. Der Beitrag enthält vollständigen CUDA-Code und zeigt, wie man die Leistung misst und die Korrektheit überprüft.