Qué significa realmente la ocupación
Warps activos frente al máximo del SM.
Qué significa realmente la ocupación es una lección gratuita de CUDA Academy en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de CUDA Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Meet Occupancy
Each GPU core, called an SM, can keep many warps resident at once. Occupancy measures how full that capacity really is. 🎯
A Simple Ratio
Occupancy is the ratio of active warps on an SM to the maximum warps that SM can hold. More resident warps means a fuller machine.
Why Resident Warps Matter
When one warp stalls on a slow memory read, the SM instantly runs another ready warp. That swap is how the GPU hides latency.
The SM Maximum
Every architecture sets a ceiling, often 64 warps per SM. Occupancy compares your kernel against that hardware limit.
Theoretical vs Achieved
Theoretical occupancy is what your launch config allows on paper. Achieved occupancy is what actually ran, measured by a profiler.
A Quick Example
If an SM holds 64 warps but your kernel keeps only 32 resident, your occupancy is 50%. Half the latency-hiding power sits idle.
Counting in Warps
Occupancy is always counted in warps, never single threads. A warp is 32 threads, so a 256-thread block is exactly 8 warps.
Blocks Become Warps
The scheduler splits each resident block into warps. So blocks per SM times warps per block gives the active warp count.
What Caps It
Three resources cap occupancy: registers per thread, shared memory per block, and the SM warp limit. The tightest one wins.
Higher Is Not Always Better
More occupancy usually hides latency better, but past a point it brings no extra gain. It is a tool, not the final goal.
Where You See It
Profilers like Nsight Compute report achieved occupancy right next to your kernel. That number is your tuning starting point.
Quick Check
Think about what occupancy actually measures.
Recap
You learned that occupancy is active warps over the SM maximum, counted in warps, and it powers latency hiding. 🚀
Preguntas frecuentes
¿La lección «Qué significa realmente la ocupación» es gratis?
Sí — el texto completo de «Qué significa realmente la ocupación» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de CUDA Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Qué significa realmente la ocupación»?
Warps activos frente al máximo del SM. Practicas CUDA Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar CUDA Academy?
No se requiere experiencia previa. CUDA Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Qué significa realmente la ocupación»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de CUDA Academy?
Sí. Cada lección de CUDA Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Qué significa realmente la ocupación
- Límites de registros y memoria compartida
- API del calculador de ocupación
- La ocupación no lo es todo