快速提升性能，如何更好地使用GPU（上）

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快速提升性能，如何更好地使用GPU（上）

 

重点标签 tag1、GPU性能提升、tag2、CUDA编程、tag3、异步处理、tag4、资源利用、tag5、并行计算

文章摘要

摘要：

本文主要探讨了在GPU成本上升和供应短缺的背景下，如何更有效地使用GPU以提升其性能。文章提出了三个关键点：让GPU保持忙碌、充分利用GPU中的所有资源以及高效利用这些资源。

首先，文章强调了GPU的异步特性，指出在CPU发送完命令后，GPU可以独立执行任务，而CPU可以进行其他操作。为了提高GPU的利用率，建议减少不必要的CPU-GPU同步操作，并在数据传输时执行kernel，同时尽可能利用异步操作提升性能。

其次，文章讨论了如何充分利用GPU中的资源，包括流处理单元（SM）、线程、寄存器、共享显存和L2缓存。通过合理分配block和thread，以及优化kernel算法，可以提高GPU的occupancy，从而提升性能。

最后，文章介绍了CUDA编程模型，包括kernel函数的使用，以及如何通过特殊关键字和函数将主机代码转换为GPU可执行代码。同时，文章还提到了如何通过共享内存和寄存器提高并行计算效率，以及如何通过减少shared memory的使用来提高occupancy。

此外，文章还提供了一些资源链接，包括技术专栏、技术综述和极市直播等，供读者进一步了解和学习相关技术。

重点内容：

– GPU的异步特性和如何利用这一特性提升性能。
– 如何充分利用GPU中的资源，包括SM、线程、寄存器等。
– CUDA编程模型以及如何将主机代码转换为GPU可执行代码。
– 共享内存和寄存器在并行计算中的作用。
– 如何通过优化算法和资源分配提高GPU的occupancy。

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原文作者: 极市平台