CUDA Academy · レッスン

高速化の効果を測定する

単純な実装とタイル化実装の性能を比較します。

「高速化の効果を測定する」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはCUDA Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Prove the Win

You built a tiled kernel, but how much faster is it really? Measuring turns a guess into a number you can trust. 📊

Time on the GPU's Clock

Use CUDA events to time kernels. They sit in the GPU stream and measure exactly when work starts and finishes.

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);

Bracket the Kernel

Record an event before the launch and another after, then synchronize so the timing actually waits for the GPU to finish.

cudaEventRecord(start);
matmul<<<g,b>>>(...);
cudaEventRecord(stop);
cudaEventSynchronize(stop);

Read the Elapsed Time

Ask for the gap between events in milliseconds. That single number is your kernel's measured runtime.

float ms;
cudaEventElapsedTime(&ms, start, stop);

Warm Up First

The very first launch pays one-time setup costs. Run a warm-up kernel before timing so you measure steady-state speed, not startup.

Average Several Runs

One sample is noisy. Time the kernel several times and take the average for a stable, honest result.

Compute Speedup

Speedup is simply naive time divided by tiled time. A value of 4x means the tiled kernel ran four times faster.

float speedup = naive_ms / tiled_ms;

Think in GFLOPS

Matmul does about 2 * N^3 floating-point operations. Divide that by your time to report performance in GFLOPS, the standard yardstick.

double gflops = (2.0*N*N*N) / (ms * 1e6);

Why Tiling Wins

The speedup comes from slashing global memory traffic. Shared-memory reuse keeps the cores fed instead of waiting on slow loads.

Always Verify Correctness

A fast wrong answer is useless. Compare your GPU result against a CPU reference before you celebrate the speedup. ✅

Know Your Ceiling

Even tiled matmul trails hand-tuned cuBLAS. Knowing the gap tells you when to optimize further and when to call a library.

Quick Check

Recall the right tool for timing GPU kernels.

Recap

You timed with CUDA events, warmed up, averaged, computed speedup and GFLOPS, and verified correctness. You now prove your optimizations. 🏁

よくある質問

「高速化の効果を測定する」レッスンは無料ですか？

はい。「高速化の効果を測定する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、CUDA Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「高速化の効果を測定する」で何を学びますか？

単純な実装とタイル化実装の性能を比較します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでCUDA Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

CUDA Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのCUDA Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「高速化の効果を測定する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このCUDA Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのCUDA Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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