[CUDA整理] CUDA优化小结

已于 2022-07-27 18:54:39 修改
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分类专栏： 算法 文章标签： 人工智能
于 2022-07-17 00:20:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuke_2018/article/details/125826678
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本文主要探讨了CUDA矩阵转置的优化策略，包括共享内存的使用、大小调整以避免bank conflict，以及通过优化数据访问模式提高性能。同时，介绍了CUDA内联汇编和PTX ISA的基础知识，以及减少全局内存访问、利用纹理内存、处理bank conflict和内存对齐等关键优化手段。此外，文章还提到了流并行的概念，作为任务级并行的一种实现方式。

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CUDA程序优参考资料，从指令基础讲解，比较实用，供大家参考使用！
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使用共享内存减少全局内存读取次数 减少全局内存的重复数据的重复访问，此处大有学问，需要设计我们的线程组织模式，最大可能利用共享内存，可参考矩阵乘法优化问题； 把全局内存绑定为纹理； 纹理的存取速度要远高于全局内存 减少bank conflict, 让不同线程读取连续内存。 Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器，用于同一个线程块内的线程间通信。为了使一个 half-warp 内的线程能够在一个内核周期中并行访问，共享存储器被组织成 16 个 bank，每个 bank 拥有 32bi..
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GPU-CUDA-图形渲染分析
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CUDA程序的优化
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CUDA程序的优化 CUDA程序员优化的目的，是以最短的时间，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序的运行时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑GUP和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想效果，包括以下几个方面： 1.精度 目前，GPU的单精度计算性能要远远超过双精度计算性能，整数乘法、除...
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一 测量程序运行时间 1主机端测时 由于CUDA API函数都是异步的，为了准确测量CUDA调用运行的时间，首先要使用cudaThreadSynchronize(),同步cpu与gpu之后，才能结束测时。 2设备端测时 使用clock()函数，这个函数测的结果是一个block在gpu中上下文保持的时间，而不是实际执行的时间。（一般大于执行时间） 二任务划分 1原则 划分为cp...
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