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CUDA Academy · レッスン

レジスタ圧力とスピル

再利用と占有率のバランス調整

「レジスタ圧力とスピル」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。

Registers Are Precious

Registers are the fastest storage a thread has, but each SM holds only so many. How heavily a kernel uses them is called register pressure.

A Shared, Fixed Pool

Every resident thread draws from one register file per SM. The more registers each thread needs, the fewer threads can stay resident together.

Pressure Lowers Occupancy

High register use directly caps how many warps fit on an SM. That drop in occupancy can leave the hardware with too little work to hide latency.

What a Spill Is

When a thread needs more registers than exist, the compiler moves extra values out. This overflow is a register spill into slower memory.

Spills Land in Local Memory

Spilled values go to local memory, which lives in off-chip DRAM. Every spill replaces a free register access with a slow round trip.

See Your Register Count

Ask the compiler to report usage. Adding --ptxas-options=-v to nvcc prints registers per thread and any spill bytes for each kernel.

nvcc --ptxas-options=-v kernel.cu

Read the Spill Numbers

The report lists spill stores and loads. Any nonzero spill count is a warning sign that your kernel is paying for slow local memory traffic.

Cap Registers per Thread

You can set a ceiling at compile time. The --maxrregcount flag limits registers per thread, trading a little speed for higher occupancy.

nvcc --maxrregcount=32 kernel.cu

Hint with __launch_bounds__

A per-kernel hint is often better. __launch_bounds__ tells the compiler your block size so it can budget registers for the occupancy you want.

__global__ void __launch_bounds__(256)
myKernel() { /* ... */ }

Shrink the Live Set

Often you can simply hold fewer values at once. Recomputing a cheap result or narrowing variable scope reduces how many registers stay live.

Balance Reuse and Occupancy

ILP and unrolling raise pressure, while caps raise occupancy. The art is finding the balance that runs fastest, and only the profiler can tell you where it is.

Quick Check

Where do values go when a kernel runs out of registers?

Recap: Keep Pressure in Check

You learned that high register pressure cuts occupancy and can cause spills to slow DRAM. Measure usage, cap registers, and let the profiler guide you. 🎯

よくある質問

「レジスタ圧力とスピル」レッスンは無料ですか?

はい。「レジスタ圧力とスピル」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。

「レジスタ圧力とスピル」で何を学びますか?

再利用と占有率のバランス調整 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。

「レジスタ圧力とスピル」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

  1. 命令レベルの並列性
  2. #pragma unrollでループを展開する
  3. float4でベクトル化ロードを行う
  4. レジスタ圧力とスピル
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