CUDA编程优化实战指南：提升NVIDIA GPU性能

《CUDA编程优化指南》是一份由曙光公司高性能计算部门的工程师编写的实用培训材料，专注于在NVIDIA Fermi架构下进行CUDA编程的优化。该指南详细讲解了如何最大限度地利用CUDA设备，包括提高设备的最大利用率和优化内存使用。 首先，作者强调了最大化设备使用率的重要性，尤其是在Fermi体系结构中，四核CPU支持的线程并发数量和NVIDIA GPU的流多处理器（Stream Multiprocessors）配置。例如，一个拥有32线程的GPU，如GeForce GTX 280，可以支持高达1024线程/SM，但要确保至少有32个活跃的warp（一组32个线程）以保持高效率。由于线程切换由操作系统处理且可能较慢，因此要尽可能减少context切换，通过设计精心的线程块内同步来优化性能。 内存管理是关键优化领域，包括主机-设备数据传递、全局内存和共享内存的使用。主机端通常处理串行工作，而设备端负责并行运算。优化存储器吞吐量意味着减少主机与设备之间的数据传输延迟，如通过减少全局内存间的块间同步，转而使用块内的同步以提高效率。 指南还涵盖了不同类型的指令优化，如普通算术指令、整数除法、模运算和数据类型转换，以及控制流指令和同步指令。理解这些指令的特性有助于编写更高效的CUDA代码，特别是要确保指令吞吐量的最大化。 在应用层次优化上，建议避免流多处理器的空闲时间，通过合理设计，使所有处理器都保持忙碌状态。同时，针对不同的情况，可以考虑使用单个大内核函数或多个内核函数并行执行，以适应不同规模的任务。 在设备层次层面，Warpscheduler的选择和指令延迟对性能有直接影响。为了最大化设备利用率，需要确保warpscheduler始终有足够的就绪线程，以便隐藏指令延迟，从而达到理想的工作负载平衡。 这份指南为CUDA开发者提供了全面的优化策略，从并行工作负载的划分、内存管理到指令优化，旨在提升CUDA程序的性能和效率。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以从中受益匪浅。