多CUDA核的时间测量

如何测量多个CUDA内核的特定时间？我试过这种方法

   cudaEvent_t tic1, tic2, tic3, tic4;
   float time1, time2;
   cudaEventCreate(&tic1);
   cudaEventCreate(&tic2);
   cudaEventCreate(&tic3);
   cudaEventCreate(&tic4);

// launching the 1st kernel to execute on GPU
   cudaEventRecord(tic1, 0);
   kernel1<<<>>>(d_A, d_y, k, d_flag); 
   checkCuda( cudaPeekAtLastError() );  
   checkCuda(cudaDeviceSynchronize());

// calculating elapsed time on 2nd kernel               
   cudaEventRecord(tic2, 0);
   cudaEventElapsedTime(&time1, tic1, tic2);
   cudaEventSynchronize(tic2);

// launching the 2nd kernel to execute on GPU
   cudaEventRecord(tic3, 0);
   kernel2<<<>>>(d_A_sys, d_y_sys, k, d_flag); 
   checkCuda( cudaPeekAtLastError() );  
   checkCuda(cudaDeviceSynchronize());

// calculating elapsed time on 2nd kernel            
   cudaEventRecord(tic4, 0);
   cudaEventElapsedTime(&time2, tic3, tic4);

   cudaEventSynchronize(tic4);

cudaEvent_t tic1、tic2、tic3、tic4；
浮动时间1，时间2；
cudaEventCreate（&tic1）；
cudaEventCreate（&tic2）；
cudaEventCreate（&tic3）；
cudaEventCreate（&tic4）；
//启动要在GPU上执行的第一个内核
cudaEventRecord（tic1,0）；
内核1（d_A，d_y，k，d_标志）；
选中CUDA（cudaPeekAtLastError（））；
选中CUDA（cudaDeviceSynchronize（））；
//计算第二个内核上的运行时间
cudaEventRecord（tic2，0）；
CudaEventReleasedTime（&time1，tic1，tic2）；
cudaEventSynchronize（tic2）；
//启动第二个内核在GPU上执行
cudaEventRecord（tic3,0）；
内核2（d_A_sys，d_y_sys，k，d_标志）；
选中CUDA（cudaPeekAtLastError（））；
选中CUDA（cudaDeviceSynchronize（））；
//计算第二个内核上的运行时间
cudaEventRecord（tic4，0）；
CudaEventReleasedTime（&time2，tic3，tic4）；
cudaEventSynchronize（tic4）；

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我得到的第一个结果是正确的。但是对于第二个内核，时间显示为零

要对时间和持续时间进行复杂（且准确）的测量，您不应依赖CUDA事件，而应使用nVIDIA的分析机制、其分析程序应用程序nvprof或visual profiler应用程序nvvp

请阅读Parallel4All博客上的这篇文章：

基本上，您可以启动可视配置文件、加载可执行文件、设置命令行参数并生成一个可以浏览的图形时间线；它看起来像这样：

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或者在启用nvprof的情况下运行可执行文件（不使用visual profiler），它将生成诸如所有内核执行时间的csv/xml列表、CUDA API调用等，和/或可在visual profiler中打开的分析结果文件。

只需使用Nvidia的visual profiler即可。它易于使用，有许多选项，您可以保存结果以备将来使用。请将每次调用置于前面调用

cudaEventSynchronize（）

之前，然后再调用

cudaeventslessdtime（）

。谢谢@Robert Crovella。现在它起作用了。我在安装在远程服务器上的特斯拉K80上使用CUDA 7.0工具包。我一直想使用视觉分析器，但不知道如何使用。如果有人能帮助我。谢谢@Zindarod的帮助。“你不应该依赖CUDA事件，而应该使用nVIDIA的评测机制”，这取决于你是在测量开发和性能测试，还是在运行时通知用户。OP没有明确他的目标