与费米相比，开普勒的限制因素是什么？

Question

这不是一个严格的编程问题，但了解硬件是编程的关键部分。

所以我开始这个帖子，希望这里的人们能分享他们在Kepler (GK10X或GK110)上编程的经验。

首先，我开始我的演讲：

但对于其他人来说，它不是这样的(例如，它只快了大约50%-60% )。

如果我错了，请纠正我，但在我看来，开普勒的主要性能瓶颈是资源压力非常大：

在每个SM的级别上，与GK110相比，费米实际上拥有更多的资源，在每个SM上，费米只有一个SIMT单元，而开普勒有6个。

内存和计算的延迟在绝对值上大致相同( GPU周期的一半)。

因此，与GF110相比，GK110的资源压力要大得多。

对于800%的指令发布单元，Nvidia似乎想要使用更积极的TLP和ILP来隐藏开普勒上的延迟，但它肯定没有那么灵活，因为L1缓存是相同的，活动线程只增加了33%，而不是像它的SIMT单元那样增加了500%。

Answer 1

你可能想要阅读开普勒(GK110) whitepaper，也许可以将其与费米whitepaper进行比较，然后再研究开普勒tuning guide。调优指南将回答您的许多问题，这些问题涉及到使用开普勒的不同之处，以及如何最大限度地利用开普勒。