46、GPU 性能分析与工具使用指南

GPU 性能分析与工具使用指南

1. 核心要点总结

在 GPU 编程与优化过程中，有几个关键要点值得关注：
- 内核编写 ：对于大多数内核，直接在原始 CPU 代码基础上进行修改，这样能使内核编写更简单，也更易于维护。
- 性能优化 ：精心设计 GPU 内核中的协作和比较操作，可提升性能。关键在于将算法分解为多个步骤，并深入理解 GPU 的性能特性。
- 可移植性 ：从一开始就考虑代码的可移植性，避免每次在不同硬件平台上运行应用程序时都要创建新的代码版本。
- 单源性能可移植语言 ：如果需要在多种硬件上运行程序，单源性能可移植语言值得尝试，尽管在代码开发初期可能会有一定难度。

2. GPU 性能分析工具概述

性能分析工具在优化应用程序、提高硬件利用率以及深入了解应用性能和热点方面起着重要作用。以下是一些常用的 GPU 性能分析工具：
| 工具名称 | 工具描述 |
| — | — |
| NVIDIA nvidia - smi | 可从命令行快速获取系统概况，能在应用程序运行期间监控和收集功率、温度等信息，还能提供硬件信息和其他系统指标。 |
| NVIDIA nvprof | 命令行工具，用于收集和报告 GPU 性能数据，数据可导入可视化分析工具（如 NVVP）或其他格式进行应用性能分析，能显示硬件到设备的复制、内核使用、内存利用率等性能指标。 |
| NVIDIA NVVP | 提供应用程序内核性能的可视化表示，有 GUI 和引导式分