[CUDA 优化方法与技巧汇总] 源于 周斌 NVIDIA CUDA初级教程视频

最新推荐文章于 2025-07-15 08:50:17 发布
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#python #深度学习 #开发语言

本文总结了CUDA代码优化的要点，包括存储器优化、执行配置优化和指令优化。重点介绍了数据预取、矩阵转置的瓦片化处理、指令优化如避免除法和浮点转换、使用快速数学库、循环展开、连续内存访问、share memory的bank冲突避免及纹理内存的利用，以提升GPU性能。

CUDA代码的优化主要分为3种，按照优先顺序排序如下：

        存储器优化

        执行配置优化

        指令优化        

0 GPU内存到CPU内存数据传输延时较大

1 数据预取 Data Perfetching

方法1（数据预取和指令重排的混合）：执行一个global memory的读语句，后面运行和这个内存无关的指令（没有依赖关系），这样在访问内存的时间内，后面指令的继续运行

方法2（在循环运行状态下）：上一个循环开始运行是，就取得下一个循环所需要的数据

指令重排，在ARM汇编优化时使用，cuda优化时是用不了，原因是不是流水线

2 矩阵转置和矩阵乘法的瓦片化内存处理模式

 3 指令优化

        除以2的n次方 不用除，用>>n

        2的n次方求模 & 0xFFFFF...FFF

       

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CUDA编程入门系列（十一）CUDA程序优化技巧
qq_45788429的博客
10-21 885
我们在设计CUDA程序的时候，要对线程块的个数进行考虑。因为GPU中流处理器SM的数量是相对固定的，所以我们应该尽量的将多个block放到同一个SM当中（至少保证每个SM中都有一个块），使得SM时刻处于活跃状态。因为SM是以warp为单位的，那么我们就要尽量的保证块的大小是32的倍数，使得所有的warp中所有的线程都处于活跃状态。如果块上的线程多的话，就可以隐藏一些内存的延迟。但是，如果一个块上的线程越多，每个线程拥有的寄存器大小就越小。优化原则：最大化并行执行。共享内存：防止bank conflict。
NVIDIA CUDA初级教程视频--目录
qq_37481260的博客
01-23 881
写在开始 本系列博客根据周斌老师的视频记录笔记而成： 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av10436982/?p=3 第一章CPU体系架构概述 第二章并行程序设计概述 第三章CUDA开发环境搭建和工具配置 第四章GPU体系架构概述 第五章GPU编程模型 第六章CUDA编程 第七章CUDA编程 第八章CUDA编程 第九章CUDA程序分析和调试工具 第十章CUD...
CUDA学习笔记之程序优化
yujiflying的专栏
12-16 1069
CUDA程序优化 CUDA程序优化应该考虑的点： 精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡；            延迟：需要首先缓冲一部分数据，缓冲的大小应该可以保证每个内核程序处理的一批数据能够让GPU慢负荷工作；            计算量：计算量太小的程序使用CUDA很不合算；当需要计算的问题的计算密集度很低的时候，执行计算的时间远远比
CUDA程序的优化
wufenxia的专栏
10-21 525
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...
cuda优化策略
u010794523的专栏
08-28 1138
cuda优化策略2 1. memory coalescing，保证内存融合。因为global memory在CC为1.x上是按照half wrap进行访问读写的，而在2.x上是按照wrap进行访问读写的。在显存中，有多个存储器控制器，负责对显存的读写，因此，一定要注意存储器控制器的负载均衡问题。每一个存储器控制器所控制的那片显存中的地址空间称为一个分区。连续的256Byte数据位
CUDA程序优化技巧
zhangpinghao的专栏
11-18 4240
有如下几个方面 1. 使用共享内存减少全局内存读取次数； 2. 把全局内存绑定为纹理； 3. 减少bank conflict, 让不同线程读取连续内存，提高cash命中率； 4. 内存对齐，利用GPU 上的内存控制器，从某个固定的倍数地址开始读取，才会有最高的效率（例如 16 bytes 的倍数）。分配内存时使用cudaMallocPitch替代cudaMalloc，相应 cudaMemc
周斌CUDA视频PPT，第三集
03-20
本章节由周斌教授撰写，他在NVIDIA与中科大的合作中，针对CUDA并行编程进行了深入浅出的讲解。该部分内容主要涵盖了并行计算的基础概念、必要性以及一些核心的技术和模型。以下是基于该PPT的主要知识点梳理。 ### ...
01 周斌-Cuda编程.zip
01-18
只有前六节课程的PDF，后面的没有找到。 0Lecture_Intro 1CPUArchReview 3IntroToPG 4GPUArch 5CUDAProgModel 6CUDAProg1 6CUDAProg2
看cuda初级教程视频笔记（周斌讲的）--CUDA编程1
ElegantIce的专栏
03-17 3772
01年开始，研究人员把GPU当做数据并行协处理器（GPGPU） 07年，英伟达发布CUDA (Compute Uniform Device Architecture)统一计算设备架构 08年，OpenCL规范，使得并行计算可以扩展到更多设备平台上去 CUDA的一些信息（线程嘛） 层次化线程集合A hierarchy of thread groups，共享储存Shared memories，
CUDA程序优化
lanyijia的专栏
05-30 1886
<br />CUDA程序优化应该考虑的点：<br />精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡；<br />           延迟：需要首先缓冲一部分数据，缓冲的大小应该可以保证每个内核程序处理的一批数据能够让GPU慢负荷工作；<br />           计算量：计算量太小的程序使用CUDA很不合算；当需要计算的问题的计算密集度很低的时候，执行计算的时间远远比IO花费的时间短，整个程序的瓶颈出现在PCI-E带宽上。<br />优秀的CUDA程序特征：<b
cuda优化代码
01-10
cuda优化代码，CUDA全称Computer Unified Device Architecture（计算机同一设备架构），它的引入为计算机计算速度质的提升提供了可能，从此微型计算机也能有与大型机相当计算的能力。可是不恰当地使用CUDA技术，不仅不会让应用程序获得提升，反而会比普通CPU的计算还要慢。
CUDA性能优化
最新发布
Made In SQL
07-15 872
其核心思想是通过分治策略将输入数据划分为多个小块，利用多级并行处理机制对这些数据块进行分布式计算，然后逐层递归合并中间结果，最终得到全局汇总值。：将输入数组划分为多个数据块，每个线程块负责处理一个数据块。例如对于一个包含1024个元素的数组，可以使用16个线程块，每个块处理64个元素。这种并行归约方法相较于串行实现，可以显著提高计算效率，在GPU上通常能获得数十倍甚至上百倍的性能提升。典型的原始实现可能直接使用全局内存进行归约操作，导致严重的性能瓶颈。
cuda优化策略2
weixin_30823683的博客
06-03 346
1. memory coalescing，保证内存融合。因为global memory在CC为1.x上是按照half wrap进行访问读写的，而在2.x上是按照wrap进行访问读写的。在显存中，有多个存储器控制器，负责对显存的读写，因此，一定要注意存储器控制器的负载均衡问题。每一个存储器控制器所控制的那片显存中的地址空间称为一个分区。连续的256Byte数据位于同一个分区，相邻的另一组2...
Cuda核函数优化方法
千人斩的博客
08-07 1143
Cuda核函数优化方法
CUDA: CUDA程序优化步骤
923723914
10-12 343
在《runtime API创建CUDA程序》中，我们做了一个计算一大堆数字的平方和的程序。不过，我们也提到这个程序的执行效率并不理想。当然，实际上来说，如果只是要做计算平方和的动作，用CPU做会比用 GPU 快得多。这是因为平方和的计算并不需要太多运算能力，所以几乎都是被内存带宽所限制。因此，光是把数据复制到显卡内存上的这个动作，所需要的时间，可能已经和直接在CPU上进行计算差不多了。 　　不过...
CUDA程序优化小记（七）
开发游戏，辉煌全中国
01-26 3861
CUDA全称Computer Unified Device Architecture（计算机同一设备架构），它的引入为计算机计算速度质的提升提供了可能，从此微型计算机也能有与大型机相当计算的能力。可是不恰当地使用CUDA技术，不仅不会让应用程序获得提升，反而会比普通CPU的计算还要慢。最近我通过学习《GPGPU编程技术》这本书，深刻地体会到了这一点，并且用CUDA Runtime应用改写书上的例子程序；来体会CUDA技术给我们计算能力带来的提升。
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隔壁老王呀的专栏
06-01 471
cuda性能优化 概述 开发环境 优化点 1. 数据格式 2. 内存拷贝 3. 显存拷贝 4. 多线程优化 5. gpu异步处理API 6. gpu流并行 7. gpu处理逻辑优化
CUDA编程系统性学习笔记(二)：基本优化
11-03 438
1. Shared Memory 可以知道的是，我们在GPU中执行Cuda线程程序中，应该尽可能减少从Global Memory中进行访存操作。原因是，这会大大降低线程执行的效率。Global Memory数据是存储在公共显存中，但是每一个线程是在一个SP单元中执行，从公共显存到执行单元，这样数据的传输效率会比较低。如果在Block内的共有空间访问数据,即在Shared Memory中读取数据，就会快很多。因此，CUDA编程优化的一个重要点，就是要利用Shared Memory来在访存上提升效率。 以矩
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