37、GPU编程：资源优化与应用策略

GPU编程：资源优化与应用策略

1. GPU资源优化概述

在GPU编程中，有效管理执行内核的有限资源是关键。超过可用资源可能会导致性能显著下降。当前GPU存在多种资源限制，如下表所示：
| 资源限制 | NVIDIA计算能力7.0 | AMD Vega 20 (MI50) |
| — | — | — |
| 每个工作组的最大线程数 | 1024 | 256 |
| 每个计算单元的最大线程数 | 2048 | - |
| 每个计算单元的最大工作组数 | 32 | 16 |
| 每个计算单元的本地内存 | 96 KB | 64 KB |
| 每个计算单元的寄存器文件大小 | 64K | 256 KB向量 |
| 每个线程的最大32位寄存器数 | 255 | - |

对于GPU程序员来说，工作组大小是最重要的控制因素。虽然乍一看使用每个工作组的最大线程数似乎是理想的，但对于计算内核而言，与图形内核相比，计算内核的复杂性意味着对计算资源有很高的需求，这通常被称为内存压力或寄存器压力。降低工作组大小可以为每个工作组提供更多资源，同时也为上下文切换提供更多工作组。获得良好GPU性能的关键在于找到工作组大小和资源之间的正确平衡。

• 内存压力 ：计算内核资源需求对GPU内核性能的影响。
• 寄存器压力 ：内核中对寄存器的需求。

2. 内核寄存器使用情况

要了解代码使用的寄存器数量，可以在 nvcc 编译命令中添加