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海口网站运营托管咨询,api网站网址大全,wordpress管理页面地址,wordpress 图片 点击 放大CUDA并行计算优化技巧 线程 / 网格配置：别让 SM 闲着 1.1 线程块大小（blockDim） • 一般选 32 的倍数（1 个 warp = 32 线程） • 常用范围：128 / 256 / 512 线程/块 • 经验： o 小于 64：warp 太少，不容易隐藏延迟 o 大于 1024：不合法（硬件上限），而且寄存器/共享内存…CUDA并行计算优化技巧线程 / 网格配置：别让 SM 闲着1.1 线程块大小（blockDim）• 一般选 32 的倍数（1 个 warp = 32 线程）• 常用范围：128 / 256 / 512 线程/块• 经验：o 小于 64：warp 太少，不容易隐藏延迟o 大于 1024：不合法（硬件上限），而且寄存器/共享内存压力大1.2 网格大小（gridDim）• 让 block 数量远大于 SM 数，这样调度器可以轮转执行比如 GPU 有 80 个 SM，你至少扔几百个 block 比较稳。• 一维数据典型写法：• int threads = 256;• int blocks = (N + threads - 1) / threads;• kernelblocks, threads(…);全局内存访问：一定要“顺着读、顺着写”这是 CUDA 性能的大头。2.1 访问要“合并”（coalesced）• 同一个 warp（32 线程）访问连续地址，才能合并成少量大访存事务。• 典型模式（正确）：• int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;• out[idx] = in[idx]; // 每个线程访问 idx，相邻线程访问 idx+1、idx+2……• 不好的模式（严重拉跨）：• // stride 很大，每个线程隔很远• out[idx] = in[idx * stride];2.2 AoS → SoA：结构体改成数组形式• 如果你有：• struct Pixel { float r, g, b, a; };• Pixel *img; // AoS多个线程每次只用某个字段（比如 r），那 warp 在显存里是“跳着读”，不合并。• 推荐改成 SoA：• struc