CUDA 共享内存 Swizzling 优化矩阵转置

CUDA Shared Memory Swizzling

在 CUDA 编程中，矩阵转置操作常因共享内存 Bank Conflict 导致性能瓶颈。本文深入探讨了两种解决方案：通过 Padding 增加内存偏移，以及利用 Swizzling 技术打乱数据布局。作者提供了完整的 C++ 实现代码，对比了存在冲突、Padding 优化和 Swizzling 优化三种场景下的实际性能表现。实验数据显示，Swizzling 能在不增加额外内存占用的情况下，有效消除 Bank Conflict，显著提升 GPU 计算效率。对于追求极致性能的 CUDA 开发者而言，理解并应用 Swizzling 是优化共享内存访问的关键技巧。