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CUDA Academy · Lektion

Grenzen von Registern und Shared Memory

Wie Ressourcen die Anzahl residenter Blöcke begrenzen.

Grenzen von Registern und Shared Memory ist eine kostenlose CUDA Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des CUDA Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

The Resource Budget

Each SM owns a fixed pool of registers and shared memory. Every resident block must carve its share from these pools.

Registers Per Thread

Your kernel uses some number of registers per thread. Multiply by threads per block and you see one blocks register cost.

Registers Cap Blocks

If each thread needs many registers, fewer threads fit, so fewer blocks stay resident. Register-heavy kernels lose occupancy.

Seeing Register Use

Compile with this flag and nvcc prints registers per thread, letting you spot when a kernel is too register hungry.

nvcc -Xptxas -v vecadd.cu

Capping Registers

You can force a ceiling with a launch bound so the compiler spends fewer registers and lets more warps stay resident.

__launch_bounds__(256, 4) __global__ void k() {}

Shared Memory Per Block

Each block can request shared memory. The SM only fits as many blocks as its shared pool, often 48 to 100 KB, allows.

Shared Memory Caps Blocks

Ask for a large __shared__ tile and only one or two blocks fit per SM. Big tiles trade occupancy for data reuse.

The Tightest Limit Wins

The SM computes blocks allowed by registers, by shared memory, and by the warp cap. The smallest of these decides occupancy.

Register Spilling

When a thread needs more registers than allowed, extras spill to slow local memory. Spills can hurt more than low occupancy.

Tuning the Balance

Cutting registers or shared memory raises occupancy, but too aggressive a cut causes spills. The sweet spot is a balance.

Measure, Do Not Guess

Always read the actual register and shared usage from the compiler before tuning. Guessing usually picks the wrong knob.

Quick Check

Recall how the SM decides how many blocks can be resident.

Recap

You saw that registers and shared memory are fixed SM budgets, and the tightest limit caps occupancy. Watch for spills. 🧮

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Grenzen von Registern und Shared Memory“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Grenzen von Registern und Shared Memory“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des CUDA Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Grenzen von Registern und Shared Memory“?

Wie Ressourcen die Anzahl residenter Blöcke begrenzen. Du übst CUDA Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um CUDA Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. CUDA Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Grenzen von Registern und Shared Memory“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser CUDA Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede CUDA Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Was Auslastung wirklich bedeutet
  2. Grenzen von Registern und Shared Memory
  3. Die Occupancy-Calculator-API
  4. Occupancy ist nicht alles
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