0Pricing
CUDA Academy · Lezione

Metriche dei kernel in Nsight Compute

Throughput, stalli e dati roofline.

Metriche dei kernel in Nsight Compute è una lezione CUDA Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento CUDA Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.

Ingrandire un singolo kernel

Nsight Compute è il microscopio per un singolo kernel. Raccoglie metriche hardware dettagliate, così può capire esattamente perché viene eseguito lentamente. 🔬

Come avviarlo

Esegue il profiling di un kernel con ncu dalla riga di comando. Ripete il kernel molte volte per raccogliere contatori dettagliati.

ncu -o report ./my_cuda_app

Metriche di throughput

La prima cosa da leggere è il throughput: quanto sono occupate le unità di calcolo e le unità di memoria, espresso come percentuale del loro picco.

Leggere gli stalli dei warp

Uno stall è un warp che non può avanzare durante il ciclo corrente. Nsight Compute raggruppa gli stalli per motivo, così sa cosa correggere.

Stalli di memoria

Se la maggior parte degli stalli è associata alla memoria, il kernel è in attesa dei dati. La soluzione consiste nel migliorare i pattern di accesso o il riutilizzo dei dati, non nell'aggiungere calcoli.

Occupancy raggiunta

Achieved occupancy mostra quanti warp erano effettivamente attivi rispetto al massimo. Valori bassi spesso indicano che ci sono troppo pochi warp per nascondere la latenza.

Il grafico roofline

Il grafico roofline confronta il kernel con i limiti hardware. La posizione del punto indica se il limite è imposto dal calcolo o dalla memoria.

Analisi guidata

Nsight Compute fornisce raccomandazioni in linguaggio semplice. Indica il principale collo di bottiglia, così non deve iniziare andando a tentativi.

Tassi di hit della cache

I contatori delle cache L1 e L2 mostrano con quale frequenza le letture trovano i dati nella cache. Tassi di hit più elevati significano meno accessi alla lenta memoria globale.

Confrontare due versioni

Può fare il diff di due report affiancati. In questo modo è evidente se la modifica più recente ha davvero migliorato le metriche.

Il replay lo rende lento

Poiché ripete l'esecuzione dei kernel, l'overhead del profiling è elevato. Lo utilizzi su un kernel alla volta, non durante un'esecuzione normale.

Verifica rapida

Il report del kernel mostra soprattutto stalli dei warp legati alla memoria.

Riepilogo

Nsight Compute rivela le metriche di un singolo kernel: throughput, stalli, occupancy e roofline. Lo utilizzi per verificare esattamente cosa ottimizzare. 👏

Domande Frequenti

La lezione «Metriche dei kernel in Nsight Compute» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Metriche dei kernel in Nsight Compute» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso CUDA Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Metriche dei kernel in Nsight Compute»?

Throughput, stalli e dati roofline. Eserciti CUDA Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare CUDA Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. CUDA Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Metriche dei kernel in Nsight Compute»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione CUDA Academy?

Sì. Ogni lezione CUDA Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Vista della timeline in Nsight Systems
  2. Metriche dei kernel in Nsight Compute
  3. Limitato dal calcolo contro limitato dalla memoria
  4. Annotare il codice con NVTX
← Torna a CUDA Academy