CUDA程序优化策略：存储与数据传输优化

CUDA程序优化是提高GPU性能的关键环节，尤其是在处理大规模并行计算任务时。本文主要关注存储优化策略，特别是如何有效地管理CPU-GPU之间的数据传输，以减少延迟并最大化GPU资源的利用率。 1. **存储优化** - **CPU-GPU数据传输**：由于Host（CPU）和Device（GPU）之间的带宽差距显著，如PCIe x16 Gen2的8GB/s与C2050的156GB/s和515 GB/s（inst/s），减少Host到device的数据传输至关重要。尽可能减少不必要的数据交换可以避免性能瓶颈。 - **数据在GPU上的处理**：对于重复计算，直接在GPU上分配、操作和释放内存可以节省CPU时间，提高整体性能。将CPU计算移到GPU可能需要考虑数据传输的影响。 2. **数据传输策略** - **组团传输**：大块数据传输比小块更有效率，比如当数据小于80KB时，小块传输可能会受到10微秒延迟的显著影响。因此，合理安排数据大小有利于优化性能。 - **内存传输与计算时间重叠**：通过内存层次结构（例如双缓存系统），可以实现计算和数据传输的同时进行，从而利用好GPU的并发特性。 3. **缓存策略** - **Coalescing合并**：Fermi架构中的全局内存默认缓存在一级缓存L1中，但可以通过nvcc指令“-Xptxas –dlcm=cg”绕过L1，只缓存到二级缓存L2。合并访问（Transaction-level Coalescing）意味着如果一个 warp 的读写请求落在L1缓存行内，只需要一次传输，显著降低延迟。 - **内存合并**：针对矩阵等数据结构，行优先的存储方式通常对线程的访存模式有利，因为这样可以利用缓存的合并，减少不连续内存访问带来的额外传输。 4. **硬件依赖性** - **计算能力依赖**：不同的CUDA计算能力（如1.0和1.1）有不同的内存访问限制。例如，在1.0和1.1中，半warps（16个线程）的浮点32位数据访问可能需要满足特定的合并条件，以便减少传输次数。 CUDA程序优化不仅涉及到代码级别的调整，还涵盖了对硬件特性的理解与利用，如缓存机制、数据传输策略以及计算能力差异。通过这些优化措施，开发者能够显著提升CUDA应用程序的性能，使其更好地适应GPU架构的并行计算需求。