神秘的cuda,将函数砍掉一半，运算速度反而下降一倍.....

cuda 编程解密 宝典

#### 二、快速入门CUDA编程为了帮助大家快速理解CUDA框架，并揭开CUDA编程的神秘面纱，我们将从以下几个方面进行深入探讨：1.

CUDA占用率：解锁GPU性能密码的关键细节

CUDA占用率作为GPU性能优化的重要指标，直接影响计算效率。本文系统阐述了CUDA占用率的概念、计算方法和优化策略：首先明确占用率是活跃线程束与最大线程束数量的比率，其高低直接影响GPU资源利用率；其次分析线程块配置、寄存器分配和共享内存使用等关键影响因素；然后介绍理论计算和工具辅助两种计算方法；最后提出通过调整线程块大小、优化寄存器使用等针对性优化策略，并结合实际案例展示优化效果。研究表明，合理提升CUDA占用率可显著提高GPU计算性能，为深度学习、科学计算等领域带来效率提升。随着CUDA技术发展，智能

NVIDIA次世代GPU架构“Fermi”技术细节抢先预览.pdf

**CUDA架构**：NVIDIA在2006年推出的CUDA技术，为Fermi架构奠定了基础。

[从0到1]关于深度学习，这里比你想的还要全.pdf

深度学习概述、开发技能、开源框架和应用前景深度学习是当前计算机科学领域最前沿和最具神秘色彩的学科。自2006年以来，人工智能领域随着云计算对大数据的并行处理能力的支持，其算法也取得突破性进展。

owl

OWL是基于OptiX 7.x的便利/生产力导向的库，旨在通过学习一些更神秘的技巧（例如了解什么是Shader Binding Table，以及