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NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）

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第十章CUDA程序基本优化

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1.有效的数据并行算法+针对GPU架构特性的优化=最优性能
2.并行规约parallel reduction：把不相关的计算放到不同的线程
3.warp分割：块内线程如何划分warp，通晓warp分割有助于：减少 分支发散，让warp尽早完工。NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）_第2张图片
存储优化
4.CPU-GPU数据传输最小化
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按照步长访问内存的场合，通常发生在多维问题里面，按步长访问global memory访问可以用shared memory来代替
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4.Texture是用于读入数据的一个对象NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）_第10张图片
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5.SM资源分割NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）_第13张图片
performance cliff：增加资源用量后导致并行性急剧下降
6.Kernel启动参数配置NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）_第14张图片
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7.隐藏延时NVIDIA CUDA初级教程视频--（十）_第16张图片
8.占用率
在这里插入图片描述
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