CUDA Toolkit如何提高计算速度 - GPU

整体思路

从高层到低层逐级优化：优先用高度优化的库替代手写核函数，围绕内存访问与并行度做内核优化，减少主机与设备之间的数据往返，并通过性能工具持续度量与迭代。这样能在保持代码可维护性的同时，获得稳定且显著的速度提升。

线性代数与稀疏求解：使用 cuBLAS/cuBLAS-XT（BLAS 例程，部分场景相对 MKL 可达6–17倍）、cuSOLVER（稠密/稀疏线性求解）、AmgX（多网格/嵌套迭代求解器）。
深度学习和张量计算：使用 cuDNN（卷积、归一化、激活等原语的高性能实现）。
频域与信号处理：使用 cuFFT（快速傅里叶变换，常见场景可达最高约10倍）、NPP（图像/视频/信号处理基元，常见场景5–10倍）。
适用原则：只要库覆盖了你的算子且数据布局、精度、批大小等满足要求，优先调用库；库内部已针对架构与指令级做了深度优化，通常优于手写的通用内核。

全局内存合并访问：让同一 warp 的线程访问连续、对齐的内存段，尽量实现合并访问，以充分利用显存带宽；不同代际设备对合并的规则略有差异，但“连续+对齐”始终是高效访问的前提。
共享内存与访存冲突：用 shared memory 缓存复用数据以降低全局内存压力；设计索引避免 bank conflict（共享内存的分 bank 访问冲突会退化为串行化）。
占用率与线程组织：合理设置 block 大小（常见为 128/256 线程） 与 grid 维度，使每个 SM 上保持足够的 active warps 以隐藏指令与访存延迟；注意 warp 为 32 线程 的基本调度单位。
数据布局与类型：优先选择对带宽友好的数据布局（如 SoA/AoS 视访问模式而定），在满足精度前提下使用 单精度/半精度 可显著提升吞吐；同时注意部分架构上 双精度 吞吐明显低于单精度。
控制流与发散：减少线程束内的条件分支发散，必要时重构循环/分支以降低 warp 内分歧。

减少主机-设备往返：将多次小拷贝合并为批量大块传输；在一次传输后尽量执行更多计算，提高“计算/通信”比。
页锁定内存与异步流水线：使用 pinned memory 提升传输带宽；通过 流（stream） 与异步拷贝/内核重叠 CPU 与 GPU 的执行，隐藏传输与调度开销。
零拷贝与写合并：在合适场景使用 zero-copy 或 write-combined 内存降低拷贝成本，但需结合实际带宽与访问模式验证收益。
多 GPU 扩展：对可切分的数据并行任务，使用 Multi-GPU 与 Multi-Process Service（MPS） 提升整体吞吐与资源利用率。

度量与瓶颈定位：使用 Nsight Systems / Visual Profiler 观察内核耗时、内存吞吐、占用率、指令效率与 API 调用关系，优先优化占比最高、最“宽”的瓶颈。
环境与驱动：安装与 GPU 型号匹配的 CUDA Toolkit 与最新 NVIDIA 驱动，保持工具链与驱动版本兼容。
快速验证：运行 deviceQuery、bandwidthTest 等样例确认设备识别、计算能力与带宽正常；在 Python 生态中，可直接用 CuPy / Numba / TensorFlow / PyTorch 调用 GPU 加速，缩短开发到上线的路径。