46、GPU 性能分析工具与浅水波模拟实战

GPU 性能分析工具与浅水波模拟实战

1. 关键要点总结

在 GPU 编程与应用开发中，有几个关键要点值得关注：
- 内核编写 ：多数内核可直接基于原始 CPU 代码进行修改，这样能使内核编写更简单且易于维护。
- 性能优化 ：精心设计 GPU 内核中的协作与比较操作，可提升性能。关键在于将算法分解为步骤，并理解 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创建更多代码版本。
- 单源性能可移植性语言 ：若需在多种硬件上运行，单源性能可移植性语言虽在代码开发初期有难度，但值得尝试。

2. GPU 性能分析工具概述

性能分析工具能加速应用程序开发，帮助更快地进行优化，提高硬件利用率，更好地理解应用程序性能和热点。以下是一些常用的 GPU 性能分析工具：
| 工具名称 | 工具介绍 |
| — | — |
| 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，还可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程序性能分析，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 和引导式分析功能，查询的数据与