Какая из памятей - локальная или разделяемая в CUDA - имеет более высокую скорость доступа к данным?

Разделяемая память в CUDA имеет более высокую скорость доступа к данным, чем локальная память. Разделяемая память общая для всех блоков в рамках одного мультипроцессора и имеет гораздо более быстрый доступ к данным, чем локальная память, которая является приватной для каждого потока.

Для создания примера тестирования иерархии памяти с установленным порядком скорости доступа к различным уровням памяти в компьютере можно использовать следующий код на языке программирования CUDA:

```cpp
#include <stdio.h>

__global__ void memoryHierarchyTest() {
    __shared__ int sharedMemory[256]; // Объявляем разделяемую память

    int threadId = threadIdx.x; // Получаем идентификатор потока
    int blockId = blockIdx.x; // Получаем идентификатор блока

    // Записываем данные в разделяемую память
    sharedMemory[threadId] = threadId;

    __syncthreads(); // Синхронизация всех потоков в блоке

    // Чтение данных из разделяемой памяти
    int value = sharedMemory[blockId];

    // Выводим результат
    printf("Block %d, Thread %d, Value %d\n", blockId, threadId, value);
}

int main() {
    memoryHierarchyTest<<<1, 256>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}
```

Этот код создает ядро CUDA, которое использует разделяемую память для записи и чтения данных. После запуска программы вы должны увидеть результат, в котором каждый поток печатает свои идентификаторы блока и потока, а также значение, которое он прочитал из разделяемой памяти.

Этот пример иллюстрирует использование разделяемой памяти и демонстрирует, как она может быть более эффективной для доступа к данным в сравнении с локальной памятью.