GPUパフォーマンスチューニング：Rooflineモデルの限界を突破する

この記事では、GPUアーキテクチャのパフォーマンスボトルネックを詳細に解説し、メモリ帯域幅と計算スループットがアプリケーションの速度をどのように制限するかを重点的に説明します。Rooflineモデルを用いて、メモリバウンドとコンピュートバウンドのレジームを分析し、算術強度（AI）を向上させるための戦略、つまり演算子融合とタイリングを詳細に説明します。融合は中間メモリトラフィックを削減し、タイリングは共有メモリを通じてデータの再利用を最大化します。この記事では、共有メモリのバンクコンフリクト、スレッドダイバージェンス、量子化によるパフォーマンス向上などの詳細なトピックについても取り上げます。最終的な目標は、Rooflineモデルにおける計算スループットの上限に向けて、カーネルの動作点を押し上げることです。