• NVIDIA Nsight Systems: Nsight Systems 是一个系统范围的性能分析工具，可以可视化 CUDA kernel 的执行情况，包括 CPU 和 GPU 之间的交互、内存传输等。它可以帮助你识别 CPU 瓶颈、GPU 瓶颈以及内存瓶颈。

  • NVIDIA Nsight Compute: Nsight Compute 是一个 CUDA kernel 级别的性能分析器。它可以提供关于 kernel 执行的详细信息，例如指令吞吐量、内存访问模式、warp 发散等。使用 Nsight Compute 可以帮助你深入了解 kernel 的性能瓶颈，并指导你进行优化。

常见的 CUDA Kernel 性能瓶颈

1. 全局内存访问瓶颈

全局内存访问延迟高，带宽有限，是 CUDA kernel 性能的常见瓶颈。解决方法:

  • 合并访问: 尽量让线程束（warp）中的线程访问连续的内存地址，以实现合并访问。合并访问可以显著提高内存带宽利用率。
  • 使用共享内存: 将全局内存中的数据加载到共享内存中，然后让线程从共享内存中读取数据。共享内存的访问速度比全局内存快得多。
  • 使用只读缓存: 对于只读数据，可以使用只读缓存来提高访问速度。
  • 数据对齐: 确保数据按照硬件要求的对齐方式存储，以避免额外的内存访问开销。

2. 线程束发散

当线程束中的线程执行不同的指令时，会导致线程束发散，降低 GPU 的利用率。解决方法:

  • 避免条件分支: 尽量避免在 kernel 中使用条件分支，或者将条件分支的条件设置为线程束中的所有线程都相同。
  • 使用 warp shuffle 指令: warp shuffle 指令可以在线程束内的线程之间交换数据，避免线程束发散。

3. 同步开销

在 CUDA kernel 中，线程之间的同步需要消耗时间。过多的同步操作会降低 kernel 的性能。解决方法:

  • 减少同步次数: 尽量减少 kernel 中的同步次数。
  • 使用原子操作: 原子操作可以在不进行同步的情况下实现线程之间的数据共享。

4. 寄存器溢出

当 kernel 使用的寄存器数量超过 GPU 的限制时，会导致寄存器溢出，数据会被存储到全局内存中，降低 kernel 的性能。解决方法:

  • 减少寄存器使用: 尽量减少 kernel 中使用的寄存器数量。
  • 使用 local memory: 将一些数据存储到 local memory 中，以减少寄存器的使用。

5. 计算密集型瓶颈

如果 kernel 的计算量太大，也会成为性能瓶颈。解决方法:

  • 优化算法: 尝试使用更高效的算法来减少计算量。
  • 使用数学库: 使用 CUDA 提供的数学库，例如 cuBLAS、cuFFT 等，可以加速计算过程。
  • 减少指令数量: 优化代码以减少执行的指令数量。

6. 其他优化策略

  • Kernel Launch Configuration: 选择合适的线程块大小和网格大小，以充分利用 GPU 的计算资源。
  • 数据传输优化: 尽量减少 CPU 和 GPU 之间的数据传输，或者使用异步数据传输来隐藏数据传输的延迟。
  • 代码优化: 使用编译器优化选项，例如 -O3，可以提高 kernel 的性能。

优化步骤

  1. 【baseline】基准测试: 首先对 kernel 进行基准测试，以了解其初始性能。
  2. 【profiling】性能分析: 使用性能分析工具来识别 kernel 的性能瓶颈。
  3. 代码优化: 根据性能分析结果，对 kernel 进行优化。
  4. 重新测试: 优化后，重新对 kernel 进行基准测试，以评估优化效果。
  5. 重复步骤 2-4: 重复进行性能分析和代码优化，直到达到满意的性能。