5.2 设备内存分配策略（cudaMalloc、cudaMallocManaged、内存池）

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5.2 设备内存分配策略（cudaMalloc、cudaMallocManaged、内存池） 5.2 设备内存分配策略（cudaMalloc、cudaMallocManaged、内存池）在现代GPU计算架构中，内存管理不仅是性能调优的关键环节，更是决定程序可扩展性与稳定性的核心要素。CUDA作为NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，其内存子系统的设计直接决定了开发者能否高效利用GPU的海量计算能力。从最基础的到统一内存接口，再到近年来备受关注的内存池技术，设备内存分配策略经历了从“显式控制”向“智能抽象”的演进。然而，这种演进并非简单的替代关系，而是在不同应用场景下对性能、可移植性与开发效率的权衡取舍。