GPU编程优化技巧：多设备与上下文切换策略

"多设备编程建议-地统计学gstat包" 在进行多设备编程时，尤其是在CUDA和OpenCL环境中，优化代码以充分利用GPU的性能至关重要。以下是从标题、描述和部分内容中提炼出的关键知识点： 1. 内存分配优化： - 在执行计算之前预先分配所有设备的内存是非常重要的，因为内存分配过程是同步的。如果在循环内部分配内存，它会中断CPU和GPU之间的并发执行，降低效率。 2. 流的使用： - 对于仅在一个CUDA设备上使用一个流的情况，使用默认的NULL流可以带来轻微的性能提升。然而，如果你正在开发自己的库，考虑到异步交互的需求，可能需要自定义流。在OpenCL中，通常需要自己创建默认的命令队列。 3. 上下文切换策略： - 如果主机逻辑控制和其他计算开销较小，且GPU之间的通信需求频繁，使用单线程多GPU架构可能是更好的选择，因为它减少了上下文切换的开销。相反，如果设备间通信少，多线程多GPU模式则更适合，因为它能避免不必要的上下文切换。 4. 上下文切换的优化： - 应尽量减少设备上下文的切换次数，特别是要优化循环内的上下文切换代码。例如，可以通过合理安排事件记录和等待，减少无效的上下文切换，提高整体计算效率。 5. GPU编程高级优化技术： - 书中提到的高级优化技术可能包括使用像cublas和cufft这样的高性能库，这些库通常经过高度优化，能有效地利用GPU的并行计算能力。通过深入理解这些库的内部机制，开发者可以学习到如何实现更高效的矩阵运算和其他计算密集型任务。 6. 设备微架构的理解： - 书中详细介绍了CUDA和GCN（Graphics Core Next）设备的微架构，包括核心、寄存器文件结构和指令流水线。理解这些基础知识有助于开发者写出更符合硬件特性的代码，从而提高性能。 7. GPU上的条件分支： - GPU设备上的条件分支处理可能不如CPU高效，因此在编写GPU代码时，应尽量减少条件分支，以避免性能瓶颈。 多设备编程的优化涉及到内存管理、流的使用、上下文切换策略、高级库的利用以及对硬件架构的理解等多个方面。理解和应用这些知识可以显著提升GPU程序的执行效率。