Occupancyの本当の意味
アクティブなワープ数とSMの最大値を比較します。
「Occupancyの本当の意味」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。 これはレッスン1/4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。
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. 🚀
よくある質問
「Occupancyの本当の意味」レッスンは無料ですか?
はい。「Occupancyの本当の意味」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。
「Occupancyの本当の意味」で何を学びますか?
アクティブなワープ数とSMの最大値を比較します。 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1/4です。
「Occupancyの本当の意味」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
- Occupancyの本当の意味
- レジスターと共有メモリの制限
- Occupancy Calculator API
- Occupancyがすべてではない理由