Memory 你能得到多接近GPU理论内存带宽？
假设你有一个内存受限的GPU内核，你能接近GPU的理论带宽吗？即使在2010年，他“只”获得了63GB/秒的带宽，这大约是他测试GPU（G80）带宽的73%，他声称峰值带宽为84.6GB/秒。哈里斯能进一步优化他的内核吗？是否有其他技术可能被提升/超出演示范围？例如，shfl类型说明？为什么他没有获得更高的带宽 文章声称，使用带有特斯拉C2050的试验机 “吞吐量受到内存带宽的限制，维持了大约75%的带宽 144 GB/s峰值内存带宽，而实际限制为85% 考虑DRAM刷新等开销时的峰值。” 这是正确的吗？作者没有提供“85%实际带宽限制”的来源，我也没有找到任何其他提及它的内容。如果是这样，还有什么其他因素（假设您有一个非常优化的内核）会阻止您达到理论上的峰值带宽 类似的线程： 运行只将数据写入1D大向量的最小内核：Memory 你能得到多接近GPU理论内存带宽？,memory,optimization,gpu,bandwidth,Memory,Optimization,Gpu,Bandwidth,假设你有一个内存受限的GPU内核，你能接近GPU的理论带宽吗？即使在2010年，他“只”获得了63GB/秒的带宽，这大约是他测试GPU（G80）带宽的73%，他声称峰值带宽为84.6GB/秒。哈里斯能进一步优化他的内核吗？是否有其他技术可能被提升/超出演示范围？例如，shfl类型说明？为什么他没有获得更高的带宽 文章声称，使用带有特斯拉C2050的试验机 “吞吐量受到内存带宽的限制，维持了大约75%的带宽 144 GB/s峰值内存带宽，而实际限制为85% 考虑DRAM刷新等开销时的峰值。” 这是
__global__ void kernel( int *out ) {
int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
out[idx] = idx%4;
}