Cuda 学习教程（四）：Cuda程序的优化

本文大多数内容来源于《GPU高性能运算之CUDA》-张舒

1. 线程和线程块的分配
如果线程块过大，线程过少，而每个SM中包括两个block，这样会导致每个SM中的线程过少，

即warp（每个warp包括32个线程）过少，这样会造成延时;

另外，每个block块中的线程数最好是32的倍数，这样每个warp机会分配到一个SM中计算，从而隐藏延时。

2.  优化策略
为了在最佳的时间内完成计算，需要考虑算法、并行划分、指令流吞吐量、存储器带宽等多丽因素。总的来说，在秀的CUDA程呼应该同时具有以节几个特征:

• 在给定的数握规模下，选用算法的计算复杂度不明段高于最优的算法。

• actìve warp的数戴能够让SM满载，并且actìve block数盘大于2，能够有效的隐藏语存延迟。

• 当瓶颈出现在指令流〈主要是运算)时，指令流的效率已经经过了充分优化。

• 当瓶颈出现在访存或者IO时，选择适当的储存器访问方式来优化宽带。

3. 
《GPU高性能运算之CUDA》-张舒 见4.3.2章节