Optimización del rendimiento de la GPU: Alcanzando los límites del modelo Roofline
Este artículo profundiza en los cuellos de botella de rendimiento de las arquitecturas de GPU, centrándose en cómo el ancho de banda de memoria y el rendimiento de cálculo limitan la velocidad de la aplicación. Usando el modelo Roofline, analiza los regímenes limitados por memoria y limitados por cálculo, detallando estrategias para aumentar la intensidad aritmética (AI): fusión de operadores y tiling. La fusión reduce el tráfico de memoria intermedio, mientras que el tiling maximiza la reutilización de datos a través de la memoria compartida. El artículo también cubre temas como los conflictos de bancos de memoria compartida, la divergencia de subprocesos y la cuantificación para obtener ganancias de rendimiento. El objetivo final es llevar los puntos de operación del kernel al techo de rendimiento de cálculo en el modelo Roofline.
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