CUDA Academy · Leçon

Mémoire constante et son cache

Diffusez efficacement des valeurs en lecture seule.

Mémoire constante et son cache est une leçon CUDA Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage CUDA Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

A Space for Read-Only Values

Constant memory is a small region built for data that every thread reads but none of them ever writes during a kernel.

Declaring It

You mark a global-scope array with the __constant__ qualifier. It lives outside any function, visible to all your kernels.

__constant__ float weights[256];

It Is Genuinely Small

Total constant memory is only 64 KB on typical GPUs. It is meant for coefficients and parameters, not for large datasets.

Filling It from the Host

You write to constant memory from the CPU using cudaMemcpyToSymbol, since kernels themselves cannot modify it.

cudaMemcpyToSymbol(weights, h_w,
    256 * sizeof(float));

Backed by a Special Cache

Reads flow through a dedicated constant cache on each multiprocessor. A cached value comes back almost as fast as a register.

The Broadcast Superpower

When a whole warp reads the same address, the hardware does one fetch and broadcasts it to all 32 threads in a single step. 📡

Same Address Is the Key

The win depends on uniform access. If threads in a warp read different constant addresses, those reads serialize and the speedup is lost.

Reading It Looks Normal

Inside a kernel you read constant memory like any array. The compiler quietly routes the access through the fast constant cache.

__global__ void k(float *out, int i) {
    out[i] = weights[0] * 2.0f;
}

A Perfect Fit for Filters

Convolution kernels and lookup tables shine here, because every thread reuses the same small set of coefficients over and over.

Set Once, Reuse Often

You typically upload to constant memory a single time, then launch many kernels that all read those unchanging values cheaply.

When Not to Use It

Skip constant memory if your data is large or if threads read scattered addresses. In those cases plain global memory serves you better.

Quick Check

When does constant memory give its biggest speedup?

Recap: Small, Cached, Broadcast

You learned constant memory is a tiny read-only space whose cache broadcasts uniform reads to a whole warp. Use it for small, shared values. ✨

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Mémoire constante et son cache » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Mémoire constante et son cache » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours CUDA Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Mémoire constante et son cache » ?

Diffusez efficacement des valeurs en lecture seule. Tu pratiques CUDA Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer CUDA Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. CUDA Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Mémoire constante et son cache » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon CUDA Academy ?

Oui. Chaque leçon CUDA Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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