在CUDA中更改arch参数会使我使用更多的寄存器

Question

我一直在我的Tesla K20m上写一个内核，当我用-Xptas=-v编译软件时，我得到了以下结果：

ptxas info    : 0 bytes gmem
ptxas info    : Compiling entry function '_Z9searchKMPPciPhiPiS1_' for 'sm_10'
ptxas info    : Used 8 registers, 80 bytes smem, 8 bytes cmem[1]

正如您所看到的，只使用了8个寄存器，但是，如果我提到参数-arch=sm_35，我的内核执行时间会急剧增加，并且使用的寄存器数量也会增加，我想知道为什么

nvcc mysoftware.cu -Xptxas=-v -arch=sm_35 
ptxas info    : 0 bytes gmem
ptxas info    : Compiling entry function '_Z9searchKMPPciPhiPiS1_' for 'sm_35'
ptxas info    : Function properties for _Z9searchKMPPciPhiPiS1_
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Used 21 registers, 16 bytes smem, 368 bytes cmem[0]

由于在许多书中提到，为卡使用正确的架构是为了提高性能，我想知道为什么我的架构大幅下降。

谢谢。

编辑:相似问答：Registers and shared memory depending on compiling compute capability?

Answer 1

使用sm_20及更高版本进行编译可以实现IEEE数学和ABI兼容。这两个选项会增加寄存器数量并降低性能。可以禁用这两个选项。