API для расчёта заполненности
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize.
«API для расчёта заполненности» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения CUDA Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Stop Guessing Block Size
Instead of hand-tuning, CUDA offers an occupancy API that computes a good block size for your kernel automatically.
The Star Function
One call does the heavy lifting: cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize suggests a block size that maximizes occupancy.
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize(&grid, &block, myKernel);What It Returns
It fills in a suggested block size and the minimum grid size needed to fully occupy the device for your kernel.
It Knows Your Kernel
The API reads your kernels real register and shared memory use, so its suggestion fits that exact kernel, not a generic guess.
Predicting Occupancy
A sibling call reports how many active blocks per SM a config gives, so you can predict occupancy before launching.
cudaOccupancyMaxActiveBlocksPerMultiprocessor(&n, k, 256, 0);Computing the Percentage
Multiply blocks per SM by warps per block, divide by the SM warp max, and you get the theoretical occupancy percentage.
Dynamic Shared Memory
These calls take a dynamic shared memory argument, so the prediction stays accurate when your kernel sizes shared memory at launch.
Portable Across GPUs
Because it queries the running device, the same code picks good sizes on different GPUs without you hardcoding numbers.
Use It at Startup
Call the occupancy API once during initialization, cache the block size, then reuse it for every launch of that kernel.
A Strong Default
The suggested size is an excellent starting point. You can still benchmark a few neighbors to find the true best for your data.
Why It Beats Magic Numbers
Hardcoded sizes like 256 break when resources change. The API adapts, keeping your kernel near peak occupancy automatically.
Quick Check
Recall what cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize gives you.
Recap
You met the occupancy API: it suggests a portable, kernel-aware block size and predicts occupancy before you ever launch. ⚙️
Часто задаваемые вопросы
Урок «API для расчёта заполненности» бесплатный?
Да — полный текст урока «API для расчёта заполненности» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «API для расчёта заполненности»?
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?
Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «API для расчёта заполненности»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?
Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Что на самом деле означает заполненность
- Ограничения регистров и общей памяти
- API для расчёта заполненности
- Заполненность — не всё