cuda优化要点

最新推荐文章于 2024-08-12 01:01:56 发布
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分类专栏： CUDA CUDA
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuxianjianqi/article/details/8894010
本文详细介绍了在GPU计算中优化性能的关键策略，包括选择有效的并行算法以最大化数据并行性，确保所有SM单元高效运行，以及优化存储器利用，特别是通过全局存储器合并访问和利用快速常量或共享存储器来提高效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、选择好的并行方式

选择好的算法,以发掘更多的数据并行性

二、保持SM忙碌

尽量利用所有的SM参与计算，可以通过加大数据量或减少线程块大小达到目的。

三、优化存储器利用

保证全局存储器合并访问（相邻线程访问段对齐的相邻地址）

使用速度更快的constant或shared存储器


Cuda编程注意小事项
qq_33598781的博客
02-06 1308
编译出来的可执行文件将包含4个二进制版本，分别对应开普勒架构（不包含比较老的3.0和3.2的计算能力）、麦克斯韦架构、帕斯卡架构和伏特架构。另外，需要注意的是，过多地指定计算能力，会增加编译时间和可执行文件的大小。在将源代码编译为PTX代码时，需要用选项-arch=compute_XY指定—个虚拟架构的计算能力，用以确定代码中能够使用的CUDA功能。在将PTX代码编译为cubin代码时，需要用选项-code=sm_ZW指定一个真实架构的计算能力，用以确定可执行文件能够使用的GPU。这些限制是必须牢记的。
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千人斩的博客
08-07 950
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08-04
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03-02 403
#include #include #include #include using namespace std; const int data_size=1048576; int data[data_size]; void GenerateNumbers(int *number,int size) { for(int i=0;i { number[i]=ran
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yang_JT的博客
10-18 375
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CUDA优化
fb_help的专栏
03-04 685
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cuda编程要点
09-08
### CUDA编程要点详解 #### 一、CUDA编程基础 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA提出的并行计算平台及编程模型，旨在利用GPU进行高性能计算。在CUDA编程中，程序员可以编写运行在GPU上的...
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12-24
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11-12
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[【CUDA部署要点】：清华镜像源安装后的关键步骤指南](https://opengraph.githubassets.com/79f713d8351f2a22c2b3233b21cb937e03d3c383396bf3ea7c76dfc85bc02095/RedSiege/CUDA-Installation-Script) # 1. CUDA简介...
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nifty-sim 开源FEM SOLVER
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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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