快速提升性能,如何更好地使用GPU(上)

AI最新资讯1个月前发布 tree
20 0 0

今日应用


今日话题


快速提升性能,如何更好地使用GPU(上)
快速提升性能,如何更好地使用GPU(上)
 

重点标签 tag1GPU性能提升tag2CUDA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。

文章来源


原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 极市平台

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...