Cuda 学习教程(四):Cuda程序的优化
来源:互联网 发布:在淘宝见过最污的东西 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 22:14
本文大多数内容来源于《GPU高性能运算之CUDA》-张舒
1. 线程和线程块的分配
如果线程块过大,线程过少,而每个SM中包括两个block,这样会导致每个SM中的线程过少,
即warp(每个warp包括32个线程)过少,这样会造成延时;
另外,每个block块中的线程数最好是32的倍数,这样每个warp机会分配到一个SM中计算,从而隐藏延时。
2. 优化策略
为了在最佳的时间内完成计算,需要考虑算法、并行划分、指令流吞吐量、存储器带宽等多丽因素。总的来说,在秀的CUDA程呼应该同时具有以节几个特征:
• 在给定的数握规模下,选用算法的计算复杂度不明段高于最优的算法。
• actìve warp的数戴能够让SM满载,并且actìve block数盘大于2,能够有效的隐藏语存延迟。
• 当瓶颈出现在指令流〈主要是运算)时,指令流的效率已经经过了充分优化。
• 当瓶颈出现在访存或者IO时,选择适当的储存器访问方式来优化宽带。
3. 《GPU高性能运算之CUDA》-张舒 见4.3.2章节
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