CUDA_C_Best_Practices_Guide.pdf

在评估CUDA C++应用的性能时，开发者需要理解CUDA架构中的主机（Host）与设备（Device）之间的差异，确保应用程序能够充分利用异构计算的优势。CUDA的异构计算模型允许开发者将计算密集型任务分配给NVIDIA的GPU，同时主机端CPU负责更高级别的控制和执行辅助性任务。在异构计算环境中，开发者需要区分哪些任务应当在GPU上执行以及如何有效地在两者之间调度数据。 在应用剖析（Profiling）方面，CUDA提供了多种工具和方法来评估程序性能。剖析是识别程序中的热点（hotspots）的过程，即找出程序中执行时间最长的那部分代码。理解程序的缩放性质，包括强缩放（Strong Scaling）和弱缩放（Weak Scaling），是剖析过程中的重要环节。强缩放关注于随着处理器数量增加，程序性能提升的程度，常用阿姆达尔定律（Amdahl's Law）来分析；弱缩放则关注于随着处理器数量增加，可处理的数据量如何增长，通常通过古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）来描述。开发者需要学会如何应用这两种缩放理论来优化程序性能。 并行化是CUDA编程的关键步骤之一。并行化的目的是在GPU上同时执行大量的轻量级任务，以提高总体性能。实现并行化的几种方法包括使用并行库（Parallel Libraries）、并行编译器（Parallelizing Compilers）以及直接编码来暴露并行性（Coding to Expose Parallelism）。并行库提供了许多预构建的并行操作，能够快速实施到项目中。并行编译器能自动识别代码中的并行性并进行转换，而直接编码则需要开发者具备对CUDA编程模型的深入了解。 正确性验证（Getting the Right Answer）是并行编程中的一个关键方面。开发者必须确保程序不仅运行得快，而且结果准确。验证通常涉及两种方法：引用对比（Reference Comparison）和单元测试（Unit Testing）。引用对比是指将并行程序的输出与一个顺序执行的、被认为是正确无误的程序版本的结果进行比较；单元测试则涉及为并行程序的不同部分编写测试用例。在并行环境中进行调试（Debugging）也更为复杂，需要使用专门的调试工具来识别数据竞争、死锁以及其他并行编程中可能出现的问题。在数值精度和精度方面，开发者需要在单精度（Single Precision）和双精度（Double Precision）浮点计算之间做出选择，并理解浮点数学运算的特性，如它们的非结合性（Not Associative）和与IEEE 754标准的一致性。此外，还要关注x86架构中的80位计算。 CUDA应用优化（Optimizing CUDA Applications）是提升程序性能的必要步骤。这可能包括算法改进、内存访问优化以及利用计算资源的优化。性能指标（Performance Metrics）包括对时间的测量和带宽的考量。CUDA提供了多种计时方法，包括CPU计时器和GPU计时器。带宽方面，开发者可以计算理论带宽并和实际有效带宽进行对比，使用Visual Profiler等工具报告的吞吐量来进行分析。 内存优化（Memory Optimizations）是CUDA应用性能提升的关键。GPU和CPU之间的数据传输（Data Transfer Between Host and Device）应当尽可能高效，这涉及到固定内存（Pinned Memory）的使用、异步（Asynchronous）和重叠传输（Overlapping Transfers）以及零拷贝（Zero Copy）和统一虚拟寻址（Unified Virtual Addressing）。此外，开发者需要了解设备内存空间（Device Memory Spaces），包括全局内存的合并访问（Coalesced Accesses）、非对齐访问（Misaligned Accesses）、步进访问（Strided Accesses）、L2缓存（L2 Cache）的使用及调整以及共享内存（Shared Memory）的利用。共享内存是GPU上重要的资源，它为线程块（Block）内的线程提供了快速的数据交换通道，可以显著提升性能，特别是在矩阵乘法（Matrix Multiplication）这类算法中。开发者必须理解如何在矩阵乘法这样的算法中有效地利用共享内存，包括考虑内存银行冲突（Memory Banks）和优化共享内存的存取模式。