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使用 cuda 编程时，合并和银行冲突有什么区别？
是否只是在全局内存中发生合并，而在共享内存中发生银行冲突？
如果我的 GPU 支持 >1.2，我应该担心合并吗？它自己处理合并吗？

我一直在阅读 CUDA 和 OpenCL 的编程指南，但我无法弄清楚银行冲突是什么。他们只是深入研究如何解决问题，而没有详细说明主题本身。有人可以帮我理解吗？如果帮助是在 CUDA/OpenCL 的上下文中，或者只是计算机科学中的一般银行冲突，我没有偏好。

我还没有弄清楚并且谷歌没有帮助我的一件事是，为什么可能与共享内存发生银行冲突，但在全局内存中却没有？银行与寄存器会发生冲突吗？

更新 哇，我真的很感谢 Tibbit 和 Grizzly 的两个答案。看来我只能给一个答案打一个绿色的复选标记。我对堆栈溢出很陌生。我想我必须选择一个答案作为最佳答案。我可以做些什么来感谢我不给绿色检查的答案吗？

我试图了解银行冲突是如何发生的。
如果我在全局内存中有一个大小为 256 的数组，并且我在一个块中有 256 个线程，并且我想将该数组复制到共享内存。因此每个线程都复制一个元素。

这个简单的动作会导致银行冲突吗？

现在假设数组的大小大于线程数，所以我现在使用它来将全局内存复制到共享内存：

上面的代码会导致银行冲突吗？

对于这个问题的含糊之处，我提前道歉。

背景：

我正在尝试在 OpenCL 中编写形态图像处理函数。我有一个 __local 缓冲区，用于存储每个像素的数据（每个像素由一个工作项表示，还没有循环展开）。此外，由于我处于测试早期，我只使用一个工作组（8x8 像素图像，因此我可以手动验证结果）。

问题：

有时必须将来自一个、两个、三个甚至四个像素的数据添加到另一个像素缓冲区中。由于这些是同一工作组中的相邻像素，我确信我会导致本地内存库冲突。没关系，速度不是我的首要任务（还！）。然而，这些银行冲突似乎正在丢弃数据，甚至破坏数据。我一直非常小心不要溢出或过度运行缓冲区。

所以，我的第一个问题是：实际上，银行冲突是否可能导致数据损坏和丢失？Opencl 规范似乎表明该操作应该序列化，从而降低带宽 - 但没有提到数据丢失。

我的第二个问题是：救命！- 我能做些什么呢？

任何指导将不胜感激 - 谢谢！

我尝试将一些数据从共享内存传输到全局内存。一些连续的线程将访问一个银行（但不是相同的 32 位）。所以存在一些银行冲突。（我使用 Visual Profiler 进行检查）但是，这些数据也被合并，然后被传输到全局内存。（我用Visual Profiler来检查）为什么数据是以合并的方式写入全局内存的？在我看来，流式多处理器会一个一个地弹出 32 位字（基于银行的带宽）。所以内存事务不能在全局内存中合并。我在这里可能会犯一些错误。请帮忙找出错误或给我一个合理的解释。谢谢你。

我正在设计一个 CUDA 内核，每个线程块将启动 16 个线程。我希望处理的共享内存（即每个线程块）中有一个 N 个整数数组。

如果线程的访问模式在数组中是连续的，那么这是否意味着不会有银行冲突？我知道如果数组是 char 数组，则会发生银行冲突，但我不完全确定如果它是 int 数组会发生什么。我猜会有银行冲突，因为每组 4 个连续的整数共享同一个内存库？

如果这是真的，那么防止银行冲突的正确解决方案是什么？直方图样本中的地址加扰？

带有 2.x 设备的设备中的存储库冲突是什么？据我了解 CUDA C 编程指南，在 2.x 设备中，如果两个线程访问同一个共享内存库中的同一个 32 位字，则不会导致库冲突。相反，这个词被广播。当两个线程在同一个共享内存库中写入相同的 32 位字时，只有一个线程成功。

由于片上内存为 64 KB（共享内存为 48 KB，L1 为 16 KB，反之亦然），并且它分为 32 个存储区，我假设每个存储区由 2 KB 组成。所以我认为如果两个线程访问同一个共享内存银行中的两个不同的 32 位字，就会出现银行冲突。它是否正确？

内核参数存储在片上共享内存中。如果线程尝试访问同一个存储区，共享内存可能会发生存储区冲突。 所以我的问题是：这是否意味着使用内核参数线程会导致银行冲突？

这段 CUDA 代码在 Nsight 分析时报告了很多银行冲突。第一个片段包含常量定义和内核调用：

第二个片段包含内核代码：

我想知道为什么会发生银行冲突。我认为可能发生冲突的唯一方法是，如果映射到同一银行的不同数组中的访问被序列化。