无法达到最佳性能

我正在努力达到每个人的最佳表现SM从下面的代码。峰值位于 25 GFlops（GTX275-GT200 Arch.）之间。此代码最多提供 8 GFlops。

__global__ void new_ker(float *x)
{
  int index = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;
  float a,b;
  a=0;
  b=x[index];
  //LOOP=10000000
  //No. of blocks = 1
  //Threads per block = 512 (I'm using GTX 275 - GT200 Arch.)
  #pragma unroll 2048
  for(int i=0;i<LOOP;i++){
       a=a*b+b;
  }  

  x[index] = a;

 }

我不想在代码中增加 ILP。有什么想法为什么它没有达到顶峰吗？

int main(int argc,char **argv)
{

   //Initializations
   float *x;
   float *dx;
   cudaEvent_t new_start,new_stop;
   float elapsed;
   double gflops;
   x = 0;
   flag = 0;
   cudaMalloc((void **)&dx,sizeof(float)*THPB);

   //ILP=1  
   cudaEventCreate(&new_start);
   cudaEventCreate(&new_stop);
   printf("Kernel1:\n");
   cudaEventRecord(new_start, 0);
   new_ker<<<BLOCKS,THPB>>>(dx);
   cudaEventRecord(new_stop,0);
   cudaEventSynchronize(new_stop);
   cudaEventElapsedTime(&elapsed,new_start,new_stop);
   x = (float *)malloc(sizeof(float)*THPB);
   cudaMemcpy(x,dx,sizeof(float)*THPB,cudaMemcpyDeviceToHost);

   gflops = ((double)(BLOCKS)*(THPB)*LOOP/elapsed)/1000000;
   printf("\t%f",gflops);
   cudaEventDestroy(new_start);
   cudaEventDestroy(new_stop);
   return 0;
}

平台： CUDA 3.0 NVIDIA GeForce GTX275 (GT200)

如果我使用正确的 FLOP 计算将您的代码中的完整重现案例放在一起：

#include <stdio.h> 

#define LOOP (10000000)
#define BLOCKS (30)
#define THPB (512)

__global__ void new_ker(float *x)
{
  int index = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;
  float a,b;
  a=0;
  b=x[index];
  #pragma unroll 2048
  for(int i=0;i<LOOP;i++){
       a=a*b+b;
  }  

  x[index] = a;
}

int main(int argc,char **argv)
{

   //Initializations
   float *x;
   float *dx;
   cudaEvent_t new_start,new_stop;
   float elapsed;
   double gflops;
   x = 0;
   cudaMalloc((void **)&dx,sizeof(float)*THPB);

   //ILP=1  
   cudaEventCreate(&new_start);
   cudaEventCreate(&new_stop);
   printf("Kernel1:\n");
   cudaEventRecord(new_start, 0);
   new_ker<<<BLOCKS,THPB>>>(dx);
   cudaEventRecord(new_stop,0);
   cudaEventSynchronize(new_stop);
   cudaEventElapsedTime(&elapsed,new_start,new_stop);
   x = (float *)malloc(sizeof(float)*THPB*BLOCKS);
   cudaMemcpy(x,dx,sizeof(float)*THPB*BLOCKS,cudaMemcpyDeviceToHost);

   gflops = 2.0e-6 * ((double)(LOOP)*double(THPB*BLOCKS)/(double)elapsed);
   printf("\t%f\n",gflops);
   cudaEventDestroy(new_start);
   cudaEventDestroy(new_stop);
   return 0;
}

我编译它并在 64 位 Linux 平台上使用 CUDA 3.2 的 1.4GHz GTX275 上运行它：

$ nvcc -arch=sm_13 -Xptxas="-v" -o perf perf.cu
ptxas info    : Compiling entry function '_Z7new_kerPf' for 'sm_13'
ptxas info    : Used 4 registers, 8+16 bytes smem, 8 bytes cmem[1]
$ ./perf 
Kernel1:
        671.806039

对于运行纯 FMAD 代码（1.4 GHz * 2 FLOP * 8 核/MP * 30 MP）的卡，我得到的峰值 FLOP/s 的误差在 0.01% 之内 = 672 GFLOP/s。

因此，看起来代码实际上确实达到了每个多处理器一个块的峰值 FLOP/s，但您只是没有正确计算 FLOP/s 数。