동적 공유 메모리
실행할 때 공유 메모리 크기를 정합니다.
동적 공유 메모리은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 CUDA Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
When Size Is Not Known Yet
Sometimes the shared array size depends on a runtime value, so you cannot hardcode it. CUDA solves this with dynamic shared memory.
The extern Declaration
You declare it with extern __shared__ and empty brackets. No size goes in the code, so the compiler leaves it open.
extern __shared__ float sdata[];Size Set at Launch
You pass the byte count as the third launch parameter, between the thread count and the closing brackets. That sets the size at runtime.
kern<<<blocks, threads, n * sizeof(float)>>>();It Is Always in Bytes
A classic bug: that third argument is the size in bytes, not elements. Always multiply your count by sizeof to get it right.
Default Is Zero Bytes
If you skip the third argument, CUDA reserves zero dynamic shared memory. Reading sdata then is undefined behavior, so never forget it.
Static and Dynamic Together
You can use both kinds in one kernel. Static arrays keep fixed sizes while the dynamic block flexes with the launch argument.
One Buffer, Many Arrays
Dynamic shared memory gives you one flat buffer. To hold several arrays, you carve it up yourself with pointer offsets. 🔪
Carving With Offsets
Point a second array partway into the buffer. Just be careful to align each piece so a float never starts mid-word.
extern __shared__ float buf[];
float* a = buf;
float* b = &buf[blockDim.x];Why Bother With Dynamic
It lets one compiled kernel serve many tile sizes. You tune the shared size per launch without recompiling for each case.
Watch the Hardware Limit
You still cannot exceed the per-block maximum. Ask for too many bytes at launch and the kernel simply fails to start.
Opting Into Large Allocations
To go past the default cap on newer GPUs, you must opt in with cudaFuncSetAttribute before the launch. Otherwise big requests are rejected.
Quick Check
Let us check how dynamic shared memory is sized.
Recap
You learned that extern __shared__ arrays get their byte size at launch, can be sliced into several arrays, and respect the per-block limit. Course complete! 🎉
자주 묻는 질문
“동적 공유 메모리” 강의는 무료인가요?
네 — “동적 공유 메모리” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 CUDA Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“동적 공유 메모리”에서 뭘 배우나요?
실행할 때 공유 메모리 크기를 정합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 CUDA Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
CUDA Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 CUDA Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“동적 공유 메모리” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 CUDA Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 CUDA Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.