因為寫部落格主要想記錄比較感興趣的點，所以可能順序不那麼通常、、通暢。
cuda c有共享記憶體（shared memory），它的關鍵字是__share__。新增了該關鍵字的變數表明該變數是乙個共享變數。
共享記憶體被乙個執行緒塊內的所有執行緒共享，塊內線程可以修改它的值，它的生命週期和它所在的執行緒塊一樣。
因為共享記憶體的緩衝區在物理gpu上，而不是gpu外的系統記憶體上，所以訪問共享記憶體的延遲要低於訪問普通緩衝區的延遲，也就是使用共享記憶體可以提速。
使用shared memory時，需要注意執行緒的同步問題。當所有執行緒都進行完了對共享記憶體的某一操作後（比如寫操作），才能執行後面的語句（比如從共享記憶體讀取資料），否則結果會出錯。所以需要將執行緒同步，讓快的執行緒等一下慢的。執行緒同步可以使用__syncthreads()語句。
先放一段《cudy by example》的向量求和來看一下共享記憶體的使用：
__global__ void
dot(
float
*a,float
*b,float
*c)__syncthreads()
;//防止還有執行緒沒算完，先等其他執行緒算完了再進行後面的操作..
..}
常量記憶體的關鍵字為__constant__，比如
__constant__ float s[30]
與全域性記憶體相比，常量記憶體分配時用malloc（），從主機拷貝記憶體到裝置時使用cudamemcpytosymbol()而不是cudamemcpy()。
常量記憶體的好處有啥？
常量記憶體的一次讀取操作可以擴散到半個執行緒束（16個執行緒），也就是假設這16個執行緒要求訪問常量記憶體的相同位置的資料時，只需一次操作。
常量記憶體被快取在gpu上，對相同位置的連續讀操作時，命中快取
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