Otimização de Desempenho de GPU: Alcançando os Limites do Modelo Roofline
Este artigo mergulha nos gargalos de desempenho das arquiteturas de GPU, focando em como a largura de banda de memória e a taxa de transferência de computação limitam a velocidade do aplicativo. Usando o modelo Roofline, ele analisa os regimes limitados por memória e limitados por computação, detalhando estratégias para aumentar a intensidade aritmética (AI): fusão de operadores e tiling. A fusão reduz o tráfego de memória intermediário, enquanto o tiling maximiza a reutilização de dados por meio da memória compartilhada. O artigo também abrange tópicos como conflitos de bancos de memória compartilhada, divergência de threads e quantização para ganhos de desempenho. O objetivo final é levar os pontos de operação do kernel ao teto de taxa de transferência de computação no modelo Roofline.
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