CUDA优化

显示全部楼层 · 2010-3-1 11:08:29

三、
ＣＵＤＡ程序的优化

对于一个问题来说，往往有很多办法可以解决它。选择那个方法，这是一个问题，而且是一个与政策、技术，甚至阴谋相关的问题，具体怎么做，往往考量很多。或者说条件不一样，评判的标准不一样，选择的方法也就不一样。编程也类似，一般来说，不是为了特地使用GPU,就没有必要没有原因就将原来的ＣＰＵ代码修改为ＧＰＵ。
说这段话，是因为发现有很多人在不适合GPU的情况下，却使用它，结果当然很坏具了。
使用ＣＵＤＡ可分两种情况，一种是从头到尾从新设计；一种是已经有了串行的版本，但不能满足速度要求，想通过使用ＣＵＤＡ来加快速度，此时可以考虑将代码中最耗时的部分使用CUDA重写。
3.1选择合适的工具

由于历史的原因，我们目前所使用的串行编程模式是完全一致的，说白了就是以控制为中心，虽然面向对象说是以数据为中心，但是我认为其本质上还是以控制为中心，大家想想看你写面向对象的代码时，其整个中心是不是处理逻辑？是不是系统要做什么？而目前的并行编程模式却分为数据并行和任务并行，或者分布式存储并行和共享存储并行，ＣＵＤＡ是基于数据并行和共享存储器的并行，如果你有OpenMP或者MPI的编程经验，相信你也许也会有这种看法。

所以如果你要解决的问题并不是数据并行的或者共享存储器的，使用CUDA就绝不是一个好的选择。

3.2优化最应该优化的地方－优化准则

相信很多人都知道80%-20%定律，也就是说程序的80%时间花在执行20%的代码上，如果我们将那20%的代码加速了１０倍，最终也才加速一点点，如果我们将那８０％加速了一倍，最终的结果将加速近一倍。

根据公式s = 1/(f + (1-f)/p),其中ｆ是程序中串行代码的比重，ｐ是处理器数目。可知ｆ越大，ｓ就越小。这也许解释了ｎｖ的说法（尽量让更多的代码在GPU上执行，就算没有加速比）。也就是尽量提高并行代码的比重。这潜在的能够提升程序的并行效率，fermi的某些功能显然是向前迈进了一些，但是ｎｖ是不是真的能够达到他们的设想，那就是另一回事了。

千问 · 2010-3-1 11:08:29

学习~~

千问 · 2010-3-1 11:08:29

最近毕业论文很头大，SIT项目又要结题了啊
支持楼主啊