关于Cuda优化寄存器问题

CUDA > CUDA高性能计算讨论 [问题点数:40分,结帖人yangfei0914]
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基于CUDA的GPU优化建议

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5750540101bfbh.html l GPU硬件特性 n 存储层次 u Global memory: l 大小一般为几GB ...l 对于是否对齐和连续访问敏感(由DRAM

cuda优化

在《CUDA程序优化策略》这篇文章中,我们介绍过CUDA优化的常见策略。今天我们会对CUDA优化策略进行详细讲解。具体策略如下:  1. memory coalescing,保证内存融合。因为global memory在CC为1.x上是按照half ...

CUDA之程序优化总结

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...

cuda优化-展开循环

最近看到了一些循环展开优化程序性能的知识,总结一下。循环展开,即 #pragma unroll N(N为要展开的数值)。一般来说,循环展开主要是为了减少CUDA运行的分支冲突,由于GPU中SM架构的特殊性以及WARP(Half-warp)执行的...

CUDA 学习(十)、寄存器用法

一、映射寄存器方式  CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新的任务,CPU需要进行上下文切换,将当前所有寄存器的状态保存到栈(系统...

CUDA寄存器详解

CUDA寄存器详解 前言1 与CPU不同,GPU的每个SM(流多处理器)有上千个寄存器。CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新任务,CPU...

cuda 寄存器数组使用解析

在基于cuda对一些算法做并行优化时,为了尽可能的提高算法的运行速度,有时我们会想要用寄存器数组使得算法飞一般的快,然而,效果却总是差强人意。用了竟然比没用快,这是为什么呢?

CUDA优化总结

总体的CUDA优化分以下几个策略: 最大化并行执行来获得最大的利用率 优化内存使用方法来获得最大的内存吞吐量 优化指令使用方式来获得最大的指令吞吐量 具体再可以从以下几个方面入手:CUDA配置优化:指的是在CUDA核...

cuda低占用率下性能优化

为提升GPU的效率,常用的方法是提升设备占用率(occupancy),包括在每个流处理器上运行更多的线程和为每个线程块设定更多的线程。人们常常认为这是隐藏延迟的唯一方法,但实验结果证明最大化占用率反而可能会降低性能...

GPU内存详解

#寄存器与CPU不同,GPU的每个SM(流多处理器)有成千上万个寄存器,在GPU技术...寄存器是每个线程私有的,并且GPU没有使用寄存器重命名机制,而是致力于为每一个线程都分配真实的寄存器CUDA上下文切换机制非常高效...

Tesla架构下的CUDA程序优化

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,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”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前...

GPU优化方法

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,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”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前...

CUDA进阶第八篇-CUDA性能优化指南总结

本文为《CUDA C Programming Guide》chapter 5 Performance Guidelines章节的总结。精力有限,可能没做到覆盖所有的点,期望指正。 该章的主要内容是指导如何进行性能优化。从三个大方面入手:最大化利用率;最大 化...

风辰的CUDA入门系列教程

风辰的CUDA入门系列教程 1. CUDA简介 GPU是图形处理单元(Graphic Processing Unit)的简称,最初主要用于图形渲染。自九十年代开始,GPU的发展产生了较大的变化,NVIDIA、AMD(ATI)等GPU生产商敏锐的...

【遇见CUDACUDA算法效率提升关键点概述

文章目录前言存取效率计算效率性能优化要点展现足够的并行性优化内存访问优化指令执行 前言   CUDA算法的效率总的来说,由存取效率和计算效率两类决定,一个好的CUDA算法必定会让两类效率都达到最优化,而其中...

CUDA的内存结构,通过实例展示寄存器和共享内存的使用

本章将介绍CUDA的内存结构,通过实例展示寄存器和共享内存的使用。CUDA内存结构GPU的内存结构和CPU类似,但也存在一些区别,GPU的内存中可读写的有:寄存器(registers)、Local memory、共享内存(shared memory)和...

CUDA进阶第二篇:巧用PTX

并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码。 利用PTX来进行试验,我们可以解决一些在写代码时遇到的不确定问题

【遇见CUDA】线程模型与内存模型

文章目录@[toc]前言CUDA线程模型(如何组织线程)CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)[139]是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型...

CUDA, 用于大量数据的超级运算:第五节

http://www.ddj.com/hpc-high-performance-computing/208801731 了解和使用共享内存(2)Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员。他在多个国家级的实验室进行...

CUDA优化策略

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...

Nvidia Pascal GPU 架构详解

本文作于 2016/12/25,作者卜居。 写在前面:本文假定读者有一定 CUDA 基础。...Nvidia 在今年的 GTC( GPU Technology Conference ) 上高调宣布了 Pascal 架构——专门针对每瓦性能优化的新架构,采用 16n...

CUDA并行程序设计系列(4)】CUDA内存

CUDA并行程序设计系列(4)】CUDA内存前言CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的...

Nvidia GPU架构 - Cuda Core,SM,SP等等傻傻分不清?

背景   在深度学习大热的年代,并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种,GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述,以供参考。...

CUDA编程入门

1. CUDA简介 GPU是图形处理单元(Graphic Processing Unit)的简称,最初主要用于图形渲染。自九十年代开始,GPU的发展产生了较大的变化,NVIDIA、AMD(ATI)等GPU生产商敏锐的观察到GPU天生的并行性,经过他们对...

CUDA, 用于大量数据的超级运算:第十一节

http://www.ddj.com/hpc-high-performance-computing/215900921 Rob Farber再次讨论CUDA内存空间Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员。他在多个国家级的实验...

CUDA编程——GPU架构,由sp,sm,thread,block,grid,warp说起

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系。由于作者能力有限,难免有疏漏,肯定读者批评指正。

CUDA编程(三)评估CUDA程序的表现

CUDA编程(三)评估CUDA程序的表现 这篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间,以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现,也就是推算所谓的内存带宽,总的来说有了这些准备,我们接下来就可以去优化程序...

CUDA, 软件抽象的幻影背后 之二

上一篇里说到,有两点对CUDA的计算能力影响甚大:数据并行,以及用多线程掩盖延迟。接下来我们要深入到其硬件实现,看一看这些机制是如何运作的。 通常人们经常说某GPU有几百甚至数千的CUDA核心,这很容易让人联想...

CUDA学习笔记之程序优化

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...

CUDA 编程之 launch bounds

Launch Bounds1.概述As discussed in detail in Multiprocessor Level, the fewer registers a kernel uses, the more threads and thread blocks are likely to reside on a multiprocessor, which can improve ...

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