目錄
CUDA Occupancy Calculator
別再猜 Threads 數了，Occupancy Calculator 幫你精準配置
許多 CUDA 開發者在設定 kernel 配置時，常憑經驗選擇 ThreadsPerBlock 值（如 256、512、1024），但這樣真的最有效率嗎？其實 NVIDIA 官方提供的 CUDA Occupancy Calculator 工具，能根據硬體規格（如 RTX 4090）與 kernel 資源使用情況，計算出理論上的最佳配置，讓效能最大化。
本文將帶你從零開始操作這個工具，並透過 RTX 4090 的真實硬體規格與 kernel 實例，掌握如何針對不同 ThreadsPerBlock 調整 Occupancy。
一、Occupancy 是什麼？為何影響 CUDA 效能
Occupancy 是 GPU 中 SM（Streaming Multiprocessor）上活躍 warps 數量的比率：
Occupancy = SM 中實際活躍的 warp 數 / SM 最大可容納的 warp 數高 Occupancy 可以減少 idle 時間，讓 GPU 在遇到記憶體延遲等瓶頸時仍能執行其他 thread，以提升整體吞吐量。但 Occupancy 不是越高越好，有些 kernel 在中等 Occupancy 下也能有最佳效能，這就要透過測試與觀察。
二、RTX 4090 的核心規格（用於 Occupancy 計算）
在使用 Occupancy Calculator 時，你需要知道 GPU 的基本規格，以下是 RTX 4090 的核心參數（Compute Capability 8.9）：
每個 SM 可用暫存器數量（Register per SM）：65536
每個 SM 的最大 threads 數：1536
每個 SM 最大 warps 數：48
每個 block 最大 threads 數：1024
每個 SM 可容納最多 blocks 數：32
shared memory per SM：最大 100 KB
這些值會作為 Occupancy Calculator 的輸入依據，搭配你 kernel 的暫存器與 shared memory 使用量計算出可配置的最大 warps/block 數與 occupancy。
三、使用 CUDA Occupancy Calculator 的步驟教學
前往工具頁面：
輸入硬體與 kernel 資訊：
Compute Capability：選擇 8.9（對應 RTX 4090）
Threads per block：如 256、512、768、1024
Registers per thread：例如 32、48、64（可由
nvcc --ptxas-options=-v得知）Shared memory per block（bytes）：如 4096
閱讀結果區塊：
Max active warps per SM
Max active blocks per SM
Theoretical occupancy（%）
最佳 threads/block 建議
四、實作案例：以 RTX 4090 kernel 配置為例
假設我們的 kernel 在 compile 時得知使用 64 個 register/thread，使用 shared memory 8192 bytes，我們試著調整 ThreadsPerBlock 的值觀察結果：
ThreadsPerBlock | Max Blocks/SM | Occupancy | 評論 |
|---|---|---|---|
1024 | 1 | 66% | 雖多 threads，但受限資源 |
512 | 2 | 75% | 效能較好 |
256 | 4 | 66% | 偏低 |
768 | 1 | 50% | 過度使用 register |
✅ 結論：在此情境下，512 為最佳 ThreadsPerBlock，能同時容納 2 blocks 並取得理想佔用率。
五、實測：搭配 Nsight Compute 驗證 Achieved Occupancy
理論只是預測，實測才是關鍵。建議使用 NVIDIA Nsight Compute 進行 profiling，觀察實際 kernel 執行時的：
Achieved Occupancy（與理論值差距）
Registers per thread
Shared memory bottlenecks
Warp stall 來源
這些數據將幫助你驗證配置是否符合效能預期，並進一步調整資源使用策略。
六、常見誤區與最佳實踐
誤區 | 正確觀念 |
|---|---|
Occupancy 越高越好 | 需配合 kernel 性質評估，部分 kernel 在 60~70% 最快 |
一律用 1024 threads/block | 請搭配 register 與 shared memory 考量 |
調不動了就是硬體問題 | 其實多數情況是配置 suboptimal |
✅ 實踐上，Occupancy 是效能優化的「指北針」，但非唯一目標。
結論：用科學配置代替猜測，讓效能最大化
Occupancy Calculator 是每位 CUDA 工程師應該熟悉的調校工具，特別在高階 GPU（如 RTX 4090）上，資源配置牽一髮動全身。透過精準分析與反覆實測，我們能找出最適合自己 kernel 的配置，將 GPU 效能發揮到極致。
如果你想把 CUDA 寫得更快、更穩、更科學——從今天開始，不要再只憑直覺調 Threads，Occupancy Calculator 是你最強的隊友。
RTX - 3090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 32B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
RTX - 4090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 70B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量 庫存緊張，欲租從速
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
HGX H100 GPU 主機
原價 499,999元/月 特惠價 450,000元/月
支援 DeepSeek-R1 671B 滿血版
實例
8顆 NVIDIA HGX H100 80G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
