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快速提升性能，如何更好地使用GPU（下）
重点标签 tag1、GPU性能提升、tag2、异步工作队列、tag3、CUDA编程模型、tag4、内存带宽限制、tag5、数据访问模式
文章摘要
摘要：
本文主要探讨了在GPU成本上升和供应短缺的背景下，如何提升GPU性能的方法。文章首先提到，可以通过将所有任务提交给GPU的异步工作队列（stream）来提升性能，这样可以使得不同的任务在不同的stream中并行执行，从而提高GPU的资源利用率。接着，文章通过一个神经网络处理花朵图片的例子，说明了如何利用stream的特性来实现任务的并行处理。
文章进一步分析了GPU的计算资源，特别是显存带宽对于性能的影响。指出GPU的性能受限于内存带宽，而不仅仅是计算能力。通过理解DRAM存储芯片的工作原理，文章强调了内存访问模式对于性能的重要性。例如，DRAM的突发模式可以减少列请求的成本，而连续读取模式可以提高读取效率。
文章还讨论了CUDA编程模型，包括如何通过合理分配线程块和利用warp执行模型来优化内存访问模式。强调了异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性是提升GPU性能的关键因素。最后，文章总结了提升GPU性能的三个主要概念：异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性。
重点内容：
1. 异步工作队列（stream）：通过将任务提交给GPU的异步工作队列，可以实现任务的并行处理，提高GPU的资源利用率。
2. 显存带宽限制：GPU的性能受限于内存带宽，而不仅仅是计算能力。显存带宽是性能提升的关键瓶颈。
3. 内存访问模式：理解DRAM存储芯片的工作原理，优化内存访问模式，可以显著提高读取效率和性能。
4. CUDA编程模型：通过合理分配线程块和利用warp执行模型，可以优化内存访问模式，提升GPU性能。
5. 性能提升关键因素：异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性是提升GPU性能的三个主要概念。
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原文作者: 极市平台
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