用于算法设计的OpenCL内存访问性能评估

我有一个任务，我需要使用几种可能的算法之一来完成

每种算法都有自己的局部内存优化机会，我想根据计算操作和内存访问的计数来估计哪种算法性能最好

为了比较本地内存访问操作与全局内存访问操作的不同数量，我想估算本地内存访问（读/写）与全局内存访问的价格（以周期为单位？）

（在现代消费级GPU上）执行以下各项需要多少个周期：

• 从本地存储器读取
• 写入本地存储器
• 从全局内存读取
• 写入全局内存

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注意：在OpenCL中，我使用“本地内存”和“全局内存”的含义。

通常，访问本地内存需要几个GPU周期。访问全局内存需要数十个周期。从一张显卡到另一张显卡，数字差别很大。所以这是非常一般的数字，只显示大小的差异

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据我所知，您关心的是低级优化。若这是正确的，那个么您就可以使用软件，它通常由GPU供应商随SDK提供。其中许多（AMD、ARM等）提供了离线编译器，允许导出CLPROGRAM的编译二进制汇编程序，其中包含每个周期的指令信息。然后你会得到最确定的数字。

@Ben Un，我不确定我是否100%理解了你的问题，但你看到带宽测试样本了吗？不，这是什么？我试图澄清这个问题。您要测量的是本地内存带宽和全局内存带宽。我看到了一个测试全局内存带宽的示例。它被称为。但我想根据我的用户的“平均”GPU（我还不知道他们是谁）来估计它。这些数字不是有一个共同的估计吗？看看源代码，所有支持opencl的GPU的计算方法都是一样的。