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社区首页 >问答首页 >为什么使用少于最大线程数会让我的内核运行得更快？

问为什么使用少于最大线程数会让我的内核运行得更快？
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Stack Overflow用户

提问于 2012-10-28 06:10:10

回答 2查看 480关注 0票数 3

我编写了一个简单的CUDA内核来对大小为2^18的两个列向量执行SAXPY。

我发现我的图形处理器，一个特斯拉C2070，可以运行每个块最多1024个线程。

然而，我发现运行块大小为X= 512和X= 128的内核比运行块大小为X= 1024的内核快。

为什么会这样呢？如果我的块大小小于1024，我不是在浪费线程吗？

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-10-28 06:41:03

像SAXPY这样的1级BLAS函数是内存带宽有限的。操作

y <- alpha * x + y

仅执行单个FMAD，但需要从全局内存进行两次加载和一次存储。您的C2070拥有大约37.5Gfloat/s的全局内存带宽和500GFMAD/s的单精度算术吞吐量。因此，性能是由内存控制器决定的，而不是ALU。通常，在内存带宽有限的内核中减少每个块的线程数可以提高性能，因为它减少了对内存、控制器和缓存资源的争用，并提高了带宽利用率。

这可能就是您的SAXPY内核正在发生的事情。你应该能够通过基准测试找到最优的块大小，但我的经验是，在像你的C2070这样的费米设备上，它将是每个块128-384个线程。

票数 3

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Stack Overflow用户

发布于 2012-10-28 13:32:59

对于使用共享内存缓存读/写/数据共享的代码，较小的块大小可能会导致每个线程使用较大的共享内存块，这反过来会增加良好内存访问模式(更多合并)的机会。

我同意talonmies的观点，根据我的经验，每个块128-192个线程几乎总是能为我的代码带来最好的性能，即使可以启动更多的线程。

票数 1

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/13106801

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