https://www.coder.work/article/30133

shared memory只能在block内共享，之间无法互相通信

对于2D TM波动方程计算，我们可以使用以下策略来处理共享内存的边界：

将全局内存中的数据复制到共享内存中时，除了将每个线程需要的数据复制到共享内存中之外，还需要将共享内存中的边界区域额外复制一些数据，使得每个线程都可以访问到它所需要的边界数据。

在每个线程访问共享内存中的数据时，需要注意边界情况。对于位于共享内存边界的线程，需要从全局内存中读取数据，而不是从共享内存中读取。

为了保证线程之间的通信正确，需要使用 __syncthreads() 函数进行同步。在每个线程读取共享内存中的数据之前，需要先等待其他线程将它们所需要的数据复制到共享内存中。

总体来说，处理共享内存边界需要在程序中额外考虑一些边界情况，并且需要使用同步函数来保证线程之间的通信正确。

#define BLOCK_SIZE_X 32
#define BLOCK_SIZE_Y 32
#define HALO_SIZE 1 // 外壳大小__global__ void calcEz(float* ezf, float* ezfm1, float* hxfm1, float* hyfm1, int width, int height, int t, float dl, float dt, float a, float b)
{int tx = threadIdx.x;int ty = threadIdx.y;int thx = blockIdx.x * blockDim.x + tx;int thy = blockIdx.y * blockDim.y + ty;// 计算当前线程处理的单元格的索引int idx = thy * width + thx;// 使用共享内存__shared__ float hx[BLOCK_SIZE_X + HALO_SIZE * 2][BLOCK_SIZE_Y + HALO_SIZE * 2];__shared__ float hy[BLOCK_SIZE_X + HALO_SIZE * 2][BLOCK_SIZE_Y + HALO_SIZE * 2];// 将数据从全局内存拷贝到共享内存中hx[tx + HALO_SIZE][ty + HALO_SIZE] = hxfm1[idx];hy[tx + HALO_SIZE][ty + HALO_SIZE] = hyfm1[idx];// 处理共享内存的边界if (tx < HALO_SIZE) {hx[tx][ty + HALO_SIZE] = hxfm1[idx - HALO_SIZE];hy[tx][ty + HALO_SIZE] = hyfm1[idx - HALO_SIZE];}if (ty < HALO_SIZE) {hx[tx + HALO_SIZE][ty] = hxfm1[idx - HALO_SIZE * width];hy[tx + HALO_SIZE][ty] = hyfm1[idx - HALO_SIZE * width];}if (tx >= BLOCK_SIZE_X - HALO_SIZE) {hx[tx + HALO_SIZE * 2][ty + HALO_SIZE] = hxfm1[idx + HALO_SIZE];hy[tx + HALO_SIZE * 2][ty + HALO_SIZE] = hyfm1[idx + HALO_SIZE];}if (ty >= BLOCK_SIZE_Y - HALO_SIZE) {hx[tx + HALO_SIZE][ty + HALO_SIZE * 2] = hxfm1[idx + HALO_SIZE * width];hy[tx + HALO_SIZE][ty + HALO_SIZE * 2] = hyfm1[idx + HALO_SIZE * width];}__syncthreads();// 计算Ezif (thx >= HALO_SIZE && thy >= HALO_SIZE && thx < width - HALO_SIZE && thy < height - HALO_SIZE) {if (thx == s_x && thy == s_y) {// Sourcefloat frq = 1.5e13;ezf[idx] = sin(t * dt * 2 * PI * frq);} else {// Recursionezf[idx] = a * ezfm1[idx] + b * ((hy[tx + HALO_SIZE][ty + HALO_SIZE] - hy[tx + HALO_SIZE - 1][ty + HALO_SIZE]) / dl- (hx[tx + HALO_SIZE][ty +

在这个例子中，我们假设要对一个大小为1024x1024的二维数组进行FDTD TM模拟，使用一个大小为32x32的二维共享内存来存储每个块所需要处理的Ez场量数据。我们需要在kernel函数内部计算出当前线程所处理的元素在全局内存中的索引，并将其复制到共享内存中。
在计算Ez场量的更新值时，我们需要访问周围的Hx场量和Hy场量数据，这些数据在共享内存中并不一定存在，因此需要从全局内存中重新读取。由于这里每个线程只需要读取一次，因此对全局内存的访问不会带来太大的性能开销。
最后，我们将计算得到的Ez场量更新值写回到全局内存中

在这个CUDA kernel中，每个线程块都在处理矩形区域内的一部分计算任务。线程块内使用共享内存来共享数据，以避免在计算任务之间频繁地访问全局内存。在共享内存中，线程块需要存储其负责计算区域周围一圈的值，以便能够处理边界处的计算。为了实现这一点，代码复制了最外围一圈的值（也称为“halo”值），并将其存储在共享内存中的适当位置。

在 if (tx == 0 && thx != 0) 语句中，如果线程是该线程块内第一列的线程，但它不是该计算区域的最左边的一列，那么它需要访问其相邻线程块中的值。为此，代码复制了该线程块周围一圈中相邻线程块的值，并将其存储在共享内存中的适当位置（即 hy[0][ty+1]）。

同样的，如果线程是该线程块内第一行的线程，但它不是该计算区域的最上面一行，那么它需要访问其相邻线程块中的值。为此，代码复制了该线程块周围一圈中相邻线程块的值，并将其存储在共享内存中的适当位置（即 hx[tx+1][0]）。

通过这种方式，线程块内的所有线程都可以访问其计算区域周围一圈的值，无论它们在该线程块内的位置如何。这有助于确保算法正确处理边界情况。