CUDA性能优化 ---- 通过矢量化内存访问提高性能

已于 2025-09-20 21:15:50 修改
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分类专栏： 高性能计算 性能分析优化 文章标签： cuda hpc
于 2025-09-20 21:06:46 首次发布
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许多CUDA内核都是带宽受限的，新硬件中flops与带宽之比的增加导致了更多带宽受限的内核。这使得采取措施缓解代码中的带宽瓶颈变得非常重要。在这篇文章中，我将向您展示如何在CUDA C++中使用向量加载和存储来帮助提高带宽利用率，同时减少执行的指令数量

让我们从以下简单的内存复制内核开始

__global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) {
   
    
  int idx
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CUDA入门：硬件模型入门与性能优化
m0_56399931的博客
05-21 2028
最上方是主机端内存(host memory)，指的就是我们常说的内存。一般主机端内存通过PCI-E总线与设备端内存交换数据。数据交换的速度等于PCI-E总线的速度。 全局内存(global memory) 、常量内存(constant memory)、纹理内存(texture memory)、本地内存(local memory)。都位于GPU板上，但不在片内。因此速度相对片内内存较慢。 常量内存和纹理内存对于GPU来说是只读的。 GPU上有 L2 cache和 L1 cahce。其中L2 cache为所有流
CUDA：向量化加载提升性能
耗纸的博客
05-04 1373
转载自 https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/cuda-pro-tip-increase-performance-with-vectorized-memory-access/
CUDA Pro：通过向量化内存访问提高性能
吴建明wujianming_110117
12-29 1188
CUDA Pro：通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制，而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高，导致带宽受限制的内核更多。这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要。本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储，以帮助提高带宽利用率，同时减少已执行指令的数量。 从以下简单的内存复制内核开始。 global void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = blockIdx.x *
CUDA——向量化内存
xiaohu的博客
11-25 1634
cuobjdump 从 CUDA 二进制文件（独立的和嵌入在主机二进制文件中的文件）中提取信息，并以人类可读的格式呈现它们。此外，如前所述，如果您的指针未对齐或您的数据类型大小（以字节为单位）不是 2 的幂，则您不能使用矢量化加载。在本文中，我将向您展示如何在 CUDA C/C++ 中使用矢量加载和存储来帮助提高带宽利用率，同时减少执行指令的数量。最后，我们启动的线程数是我们在标量内核中执行的线程数的一半。所有其他指令都是相同的。但是，需要注意的是，执行的指令数量将减少一半，因为循环只执行了 N/2 次。
cuda 本地内存使用_CUDA Pro：通过向量化内存访问提高性能
weixin_35952352的博客
01-14 370
CUDA Pro：通过向量化内存访问提高性能许多CUDA内核受带宽限制，而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高，导致带宽受限制的内核更多。这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要。本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储，以帮助提高带宽利用率，同时减少已执行指令的数量。从以下简单的内存复制内核开始。__global__ void device_copy_scalar_kern...
GPU性能优化之CUDA调优指南
专注于人工智能领域的小何尚
06-01 5335
性能优化围绕四个基本策略：哪些策略将为应用程序的特定部分产生最佳性能增益取决于该部分的性能限值； 例如，优化主要受内存访问限制的内核的指令使用不会产生任何显着的性能提升。 因此，应该通过测量和监控性能限制来不断地指导优化工作，例如使用 CUDA 分析器。 此外，将特定内核的浮点运算吞吐量或内存吞吐量（以更有意义的为准）与设备的相应峰值理论吞吐量进行比较表明内核还有多少改进空间。为了最大限度地提高利用率，应用程序的结构应该尽可能多地暴露并行性，并有效地将这种并行性映射到系统的各个组件，以使它们大部分时间都处于
cuda编程笔记（10）--memory access 优化
ouliten的博客
07-27 777
一个 warp（32 个线程）在同一指令中访问全局内存时，如果这些访问请求可以合并成尽可能少的内存事务（通常是 32、64 或 128 字节对齐的块），就叫。
59、优化CUDA内存使用与访问及科学代码效率提升
alpha的博客
09-26 25
本文探讨了在CERN的ATLAS实验中，用于t¯tH事件重建的数据分析应用程序ttH dilep的性能优化。通过分析代码开发与运行时阶段的低效问题，识别出伪随机数生成器频繁重置种子和全局数据结构限制并行化的瓶颈，并提出相应优化方案。同时，针对并行运行时的共享内存访问延迟和线程调度问题，采用数据分区、局部缓存、同步机制优化及核心亲和性绑定等策略提升性能。实验表明，优化后应用程序性能显著提高。未来工作将探索GPU加速、跨平台迁移及算法层面的进一步优化，以支持更高效的科学计算。
cuda-utils
03-10
4. **模板和辅助函数**：CUDA-Utils可能包含了一些通用的模板函数，如矢量化操作、数学函数或并行算法，以提高代码复用性和效率。 5. **性能分析**：CUDA-Utils可能提供性能分析工具，帮助开发者识别和优化性能瓶颈...
高性能计算系统的性能优化.pptx
05-23
- **优化内存访问模式**: 改进内存访问模式，减少不必要的内存访问，提高缓存命中率。 **1.6 加速器集成** - **定义与特点**: 加速器（如GPU和FPGA）通过提供专门的计算能力来加速特定任务，是高性能计算的关键...
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
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中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
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浏览器 12.4.0 安装包
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浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
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内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
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【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
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浏览器 11.24.1 安装包
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浏览器 安装包 版本号 11.24.1。
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5. **内存层次**：CUDA提供了多种内存类型，如全局内存、常量内存、纹理内存，每种都有特定的用途和访问性能。常量内存用于存储不变的数据，而纹理内存则优化了数据的读取速度。 6. **图形互操作性**：CUDA可以直接...
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