主要内容来自这个课程界面：
https://www.nvidia.cn/training/instructor-led-workshops/
Nsight Systems (nsys) 原来这么有用啊，我每次安装cuda的时候，都不安装他，不过配置DL环境确实不需要[手动狗头]
这样运行文件
nvcc -o xx xx.cu -run
Nsys这么用
nsys profile --stats=true ./xx
nsys profile将生成一个 qdrep报告文件，该文件可以以多种方式使用。 我们在这里使用 --stats = true标志表示我们希望打印输出摘要统计信息。 输出的信息有很多，包括：
- 配置文件配置详细信息
- 报告文件的生成详细信息
- CUDA API统计信息
- CUDA核函数的统计信息
- CUDA内存操作统计信息（时间和大小）
- 操作系统内核调用接口的统计信息
如下：
Warning: LBR backtrace method is not supported on this platform. DWARF backtrace method will be used.
Collecting data...
Success! All values calculated correctly.
Processing events...
Capturing symbol files...
Saving temporary "/tmp/nsys-report-a10b-4a77-7d5c-f462.qdstrm" file to disk...
Creating final output files...
Processing [==============================================================100%]
Saved report file to "/tmp/nsys-report-a10b-4a77-7d5c-f462.qdrep"
Exporting 22723 events: [=================================================100%]
Exported successfully to
/tmp/nsys-report-a10b-4a77-7d5c-f462.sqlite
CUDA API Statistics:
Time(%) Total Time (ns) Num Calls Average Minimum Maximum Name
------- --------------- --------- ----------- --------- --------- ---------------------
55.9 220024635 3 73341545.0 35564 219942207 cudaMallocManaged
39.1 154081013 1 154081013.0 154081013 154081013 cudaDeviceSynchronize
5.0 19599393 3 6533131.0 5868170 7536695 cudaFree
0.0 54357 1 54357.0 54357 54357 cudaLaunchKernel
CUDA Kernel Statistics:
Time(%) Total Time (ns) Instances Average Minimum Maximum Name
------- --------------- --------- ----------- --------- --------- -------------------------------------------
100.0 154061080 1 154061080.0 154061080 154061080 addVectorsInto(float*, float*, float*, int)
CUDA Memory Operation Statistics (by time):
Time(%) Total Time (ns) Operations Average Minimum Maximum Operation
------- --------------- ---------- ------- ------- ------- ---------------------------------
82.6 99842969 20879 4782.0 1823 169216 [CUDA Unified Memory memcpy HtoD]
17.4 21020960 768 27371.0 1375 159872 [CUDA Unified Memory memcpy DtoH]
CUDA Memory Operation Statistics (by size in KiB):
Total Operations Average Minimum Maximum Operation
---------- ---------- ------- ------- -------- ---------------------------------
393216.000 20879 18.833 4.000 1012.000 [CUDA Unified Memory memcpy HtoD]
131072.000 768 170.667 4.000 1020.000 [CUDA Unified Memory memcpy DtoH]
Operating System Runtime API Statistics:
Time(%) Total Time (ns) Num Calls Average Minimum Maximum Name
------- --------------- --------- ---------- ------- --------- --------------
53.9 1349784189 74 18240326.9 24368 100131135 poll
41.7 1042453633 74 14087211.3 15428 100074482 sem_timedwait
3.5 87328279 587 148770.5 1023 16811695 ioctl
0.9 21850661 90 242785.1 1235 7474212 mmap
0.0 624849 77 8114.9 2460 18975 open64
0.0 113233 4 28308.3 23925 32553 pthread_create
0.0 107072 23 4655.3 1296 13371 fopen
0.0 86168 3 28722.7 20436 43529 fgets
0.0 85314 11 7755.8 4313 13945 write
0.0 40344 14 2881.7 1294 4315 munmap
0.0 29311 16 1831.9 1057 3519 fclose
0.0 27759 5 5551.8 2789 8032 open
0.0 26388 13 2029.8 1114 3558 read
0.0 16141 3 5380.3 3831 6160 pipe2
0.0 8240 2 4120.0 3544 4696 socket
0.0 7423 2 3711.5 1435 5988 fgetc
0.0 6363 4 1590.8 1442 1841 mprotect
0.0 6290 2 3145.0 2664 3626 fread
0.0 5900 1 5900.0 5900 5900 connect
0.0 4790 2 2395.0 1221 3569 fcntl
0.0 1913 1 1913.0 1913 1913 bind
0.0 1418 1 1418.0 1418 1418 listen
Report file moved to "/xxx/task/report3.qdrep"
Report file moved to "/xxx/task/report3.sqlite"
由于 GPU 上的 SM 数量会因所用的特定 GPU 而异，因此为支持可移植性，我们不能将 SM 数量硬编码到代码库中。相反，应该以编程方式获取此信息。
以下所示为在 CUDA C/C++ 中获取 C 结构的方法，该结构包含当前处于活动状态的 GPU 设备的多个属性，其中包括设备的 SM 数量：
int deviceId;
cudaGetDevice(&deviceId);
cudaDeviceProp props;
cudaGetDeviceProperties(&props, deviceId);
具体的属性名称可以参考这里：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/structcudaDeviceProp.html
查询信息的时候这样用：
#include
int main()
{
int deviceId;
int computeCapabilityMajor;
int computeCapabilityMinor;
int multiProcessorCount;
int warpSize;
cudaGetDevice(&deviceId);
cudaDeviceProp prop;
cudaGetDeviceProperties(&prop, deviceId);
warpSize = prop.warpSize;
multiProcessorCount = prop.multiProcessorCount;
computeCapabilityMajor = prop.major;
computeCapabilityMinor = prop.minor;
printf("Device ID: %d\nNumber of SMs: %d\nCompute Capability Major: %d\nCompute Capability Minor: %d\nWarp Size: %d\n",
deviceId,
multiProcessorCount,
computeCapabilityMajor,
computeCapabilityMinor,
warpSize);
}
另外，重点理解这句话：
![[每日一氵] Nsight Systems (nsys) 使用记录以及cuda程序优化](https://johngo-pic.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/articles/20230619/7fea7305834c47b3b3d744b50885e458.png)
![[每日一氵] Nsight Systems (nsys) 使用记录以及cuda程序优化](https://www.johngo689.com/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
优化一个cuda程序，大概有以下几个方向：
- 将变量初始化在GPU上，或者用
cudaMemPrefetchAsync异步搬运，搬到GPU上，然后 再搬回来 - 修改核函数，加上
stride如上边那个截图 - 读取GPU上SM数量，
cudaDeviceGetAttribute(&numberOfSMs, cudaDevAttrMultiProcessorCount, deviceId);根据这个数量给CUDA核函数传入block/grid数和thread/block数 - 除了节省GPU跑的时间，也得节省开发者的时间，加上这个，时间不会消耗多少的：
cudaError_t kernelFuncErrs;
cudaError_t asyncErr;
kernelFunc<<<numberOfBlocks, threadsPerBlock>>>(c, a, b, N);
kernelFuncErrs= cudaGetLastError();
if(kernelFuncErrs != cudaSuccess) printf("Error: %s\n", cudaGetErrorString(kernelFuncErrs));
asyncErr = cudaDeviceSynchronize();
if(asyncErr != cudaSuccess) printf("Error: %s\n", cudaGetErrorString(asyncErr));
- 然后就是，
nsys profile --stats=true ./xx迭代优化程序，详见：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#memory-optimizations
Original: https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/121885850
Author: 氵文大师
Title: [每日一氵] Nsight Systems (nsys) 使用记录以及cuda程序优化
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