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极智开发 | 谈谈 GPU 利用率

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  大家好，我是极智视界，本文主要谈谈 GPU 利用率，以 Nvidia GPU 为例。

  GPU 的硬件架构不完全相同，有如下发展轨迹：Turing (图灵) > Volta (沃尔特) > Pascal (帕斯卡) > Maxwell (麦克斯韦) > Kepler (开普勒) > Fermi (费米) > Tesla (特斯拉)。以 NVIDIA T4 为例，其是基于 Turing 框架，Turing 架构中 SM 的硬件抽象如图所示：
极智开发 | 谈谈 GPU 利用率_第1张图片

  从官方关于图灵架构的介绍可知，最大的改进有三个：

  (1) 增加了区别于浮点运算的整型运算通路 (也就是其中的INT32运算通路)；

  (2) 增加了专门针对深度网络的 Turing TENSOR CORES 进行矩阵运算的加速；

  (3) 增加了 RT CORE 进行光追特效的渲染；

  其中我们能够使用到的特性就是前面两个。

  RTX2060 也是图灵框架，从带有 RTX2060 的 Windows 的资源管理器中可以看到多个利用率指标，如下：

极智开发 | 谈谈 GPU 利用率_第2张图片

  其中用于深度学习训练推理相关的主要是 Cuda 利用率，接下来主要解释 Cuda 利用率定义。

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  对存储器的访问速度进行排序，总共有三类存储器，大致遵循以下的排序方式：寄存器 > 局部存储器 > 全局存储器，速度差距是呈数量级的。

  关于 Cuda 利用率的定义，这里使用 《并行编程方法与优化实践》 中的占用率进行解释。不同硬件拥有不同数目的 Cuda 核心数，而不同硬件的 Cuda 能力又不相同，不同的计算任务划分成块后，涉及到 Cuda 核心层面跟局部存储器大小和寄存器个数又会相关联。Cuda 利用率的定义是：在一个时刻，所有 Cuda 上的总线程数和最大允许数目的比例。 假设有一个计算任务，因为内核寄存器数目和局部存储器大小限制，该计算任务不可能根据最大允许数目来进行划分，必须考虑到每个 Cuda 的寄存器数目和划分成块后需要的局部数据的大小，而这就用 Cuda 利用率指标来表现出来。


  以上分享了 GPU 利用率相关，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。


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《【经验分享】谈谈 GPU 利用率》


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