GTX650显卡CUDA编程：占用率计算器与Block尺寸选择详解

在南京大学操作系统实验的Lab1中，重点介绍了如何利用CUDA_Occupancy_Calculator.xls这个工具来计算和优化NVIDIA GPU的利用率。CUDA_Occupancy_Calculator是一个实用的计算器，用于简化复杂的GPU计算性能评估。 首先，了解CUDA中GPU的选择至关重要。实验中提到的是GTX650显卡，它属于Kepler架构的入门级产品，拥有3个SMX（Streaming Multiprocessors），每个SMX包含192个stream processors和16个texture units。对于Block的尺寸选择，根据CUDA编程的要求，需要考虑到GPU的流处理器数量和纹理单元的数量，以及内存分配。 步骤1是确定GPU的计算能力，对于GTX650，选择3.0的CUDA能力。这可以通过CUDA-Z软件查询到，其Stream Processor的数量为384。在选择Threads Per Block时，可以根据计算需求来设置，比如这里假设为32行*32列，即1024个线程。 为了获取程序所需的Register（寄存器）和Shared Memory（共享内存）信息，需要使用编译指令`--ptxas-options=-v`，这样可以在编译过程中查看这些内部细节。 接下来，对于Block尺寸的合理选择，我们需要考虑GPU的occupancy（占用率），也就是同时处理的线程块数量。GPU的occupancy越高，意味着它能更有效地利用其核心资源，从而提高整体性能。通过计算器，我们可以输入选择的Block大小，然后根据GPU的SMX数量和每个SMX的线程处理能力，计算出最大可能并行执行的线程块数量。 然而，实际选择Block尺寸时还需考虑内存带宽限制、数据局部性（reduction in memory access）等因素，以避免银行冲突和提高内存访问效率。对于GTX650这样的中端GPU，可能需要平衡线程并行性和内存访问，确保不会造成过多的内存压力。 总结来说，本实验的重点在于使用CUDA_Occupancy_Calculator来计算最佳的Block尺寸，并结合GPU的硬件特性来优化CUDA程序的性能。理解GPU核心的工作原理和如何选择合适的Block大小是CUDA编程中至关重要的实践技能。通过这个计算器，开发者可以更好地管理和分配资源，提升计算效率，适应不同GPU平台的需求。