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CUDA 優化
為什麼要進行 CUDA 核心效能調優？
在現代 GPU 加速開發中，CUDA 核心（kernel）函式的設計與執行效率，直接影響整體運算效能。許多開發者在初期階段著重功能實作，卻容易忽略 kernel function 的記憶體配置、指令執行順序與佈局對效能的深遠影響。
本篇文章將帶你從最基礎的角度，系統性地理解 CUDA kernel 的結構，並一步一步介紹每一環節的效能最佳化策略。無論你是初學者或已有經驗的 CUDA 開發者，都能在本文中找到實用建議與實戰經驗，強化你在 GPU 平行運算上的實力。
一、認識 CUDA 核心的基本結構
要有效率地調優 CUDA 核心函式，我們先要理解它的基本組成結構。典型的 kernel 函式通常包含以下幾個元素：
函式參數（kernel parameters）
區域變數（local variables）
共用記憶體與同步控制（shared memory & __syncthreads）
裝置函式呼叫（device function call）
控制流程（如 if 條件與 for 迴圈）
啟動配置：
<<<BlocksNum, ThreadsNumPerBlock>>>
接下來我們就依序拆解說明，並搭配實際應用中的優化方法。
二、參數設計：小細節、大效能
優化 CUDA 核心的第一步就是設計好函式參數。雖然這些參數看似簡單，但它們對暫存器使用與記憶體讀取效率有關鍵影響。設計得當，可避免性能瓶頸，提升整體執行速度。
2.1 函式參數會影響效能？
你沒看錯，__global__ 函式的參數預設儲存在 constant memory 中，其總量受到 4KB 限制。通常情況下，若參數數量不多、資料型別為 int 或 float 等基本類型，這些會直接緩存在暫存器中，效能很好。
2.2 若暫存器不夠怎麼辦？
一旦暫存器空間不足，參數就會被放到較慢的記憶體區域（如 global memory 或 constant memory cache），這會拉低整體效能。因此，建議僅傳入必要參數，或透過 __constant__ 宣告全域變數避免傳入過多資料。
三、區域變數的效能秘密
這一節將揭露 CUDA 區域變數（local variables）的效能差異，從簡單變數到陣列的儲存行為與存取效率，都是影響執行速度的關鍵環節。掌握這些細節，你的 kernel 將會更快速、更穩定。
3.1 普通變數：放在暫存器中最快
一般變數（如 int、float）會存於暫存器中，速度最快。但若變數過多、超過可用暫存器限制，就會被移至 local memory，效能會明顯下降。
3.2 陣列變數的不同情況
如果你在 kernel 中使用陣列作為區域變數，記憶體位置與存取速度會因以下幾種情況不同：
靜態索引（如 array[2]）：可優化到暫存器，速度極快。
動態索引但存取模式一致（如 array[i]，i 在每個 thread 相同）：會進入 Local Memory，但快取友好，效能中等。
動態索引且不一致（如 array[i]，i 在每個 thread 不同）：將導致訪存分歧，效能最差。建議使用 shared memory 儲存。
四、掌握 Shared Memory 與同步控制
掌握 shared memory 的使用，就像在多執行緒系統中安排有效溝通的管道。正確使用可大幅減少全域記憶體存取，提高效能；但若使用不當，反而會造成衝突與延遲。這一節將帶你了解如何正確配置 shared memory 並搭配同步控制，提升整體 kernel 執行效率。
4.1 什麼是 shared memory？
Shared memory 是可由同一個 block 中的所有 threads 共同讀寫的區域，具備低延遲、高速度的特性，適合資料共享與重複存取。
4.2 避免 bank conflict
Bank conflict 是什麼？簡單來說，若多個 threads 同時存取 shared memory 中的同一個 bank，就會產生等待與延遲。你可以透過資料排列或 padding 的方式來避免這種衝突。
4.3 為什麼要用 __syncthreads？
shared memory 是共享的，在讀寫之間我們必須確保所有 threads 都完成了前一輪操作。這時候就必須加入 __syncthreads()，確保同步。但請注意，過多使用也會造成執行延遲。
五、Device Function 的優化技巧
在大型 kernel 函式中，我們常會將重複執行的邏輯封裝成 device function，以提高可讀性與維護性。然而這些小函式是否會影響效能？如何正確地 inline，避免 function call overhead？這一節將帶你釐清這些觀念，並分享實務上的調優建議。
5.1 自動 inline 是好事嗎？
CUDA 編譯器會自動選擇是否將 device function inline，大多數情況這是有利的，因為減少了呼叫開銷。若你確定這段 function 非常簡單、高頻率使用，可加入 __forceinline__ 進一步提升效能。
六、條件與迴圈：讓效能不再分歧
條件判斷與迴圈看似簡單，卻是 CUDA 效能瓶頸的常見來源。尤其在 warp 中產生分歧（divergence），會讓原本可以平行執行的 thread 被迫等待彼此，導致效率驟降。這一節將說明如何善用模板與迴圈展開技巧，讓條件與迴圈不再成為你的效能殺手。
6.1 避免分支分歧（Warp Divergence）
當同一個 warp（通常 32 個 thread）內的 thread 進入不同的 if 分支時，會導致順序執行、效能降低。
6.2 使用模板參數取代 if 條件
如果 if 條件在 kernel 啟動前已知，可透過模板參數將條件編譯進去，讓編譯器完全移除不必要的邏輯分支。
6.3 展開固定迴圈
當迴圈次數固定，例如從 0 到 5，你可以加上 #pragma unroll，讓編譯器展開整段迴圈，減少控制流開銷，提升效能。
七、Thread 與 Block 數量該怎麼配置？
選擇適當的 Thread 與 Block 數量，是提升 CUDA 核心效能的關鍵之一。這些數值不僅影響硬體資源使用效率，也關係到記憶體吞吐量與佔用率（occupancy）。本節將說明基本原則與常見配置策略，讓你快速掌握設定邏輯。
7.1 記住基本原則
每個 block 最多 thread 數：視硬體而定，例如 RTX 4090 支援 1024。
Block 數（BlocksNum）：建議依據資料總量與佔用率動態調整。
7.2 常見公式與工具
建議值：
ThreadsPerBlock = 256 ~ 1024Block 數：
ceil(總資料筆數 / ThreadsPerBlock)可使用
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize()協助推估最佳組合。
八、總整理：調優的六大要點
精簡函式參數設計，避免記憶體溢位
控制暫存器使用量，減少 local memory 依賴
善用 shared memory 並避免 bank conflict
合理內聯 device function，提升執行效率
減少 if 與 loop 造成的執行分歧
Threads / Blocks 組合透過工具驗證調整
九、常見問題 FAQ
建議從函式參數與變數的暫存器配置開始優化，因為這些細節直接影響執行速度與記憶體使用效率。
可透過資料重排與加 padding 的方式，讓 threads 存取的記憶體位址分散於不同 banks 上，避免存取衝突。
一般建議設為 256 或 512，根據硬體支援度與 kernel 的運算密集度來調整。
過度使用會造成等待延遲，但若沒有使用可能導致 race condition，需視情況平衡使用。
結論：CUDA 調優是科學也是藝術
效能優化不是一蹴可幾，而是隨著演算法、資料量與硬體不斷調整的過程。本文從參數、變數、記憶體配置到執行配置，逐步帶你建立一套有系統的調優邏輯。
透過實作與工具分析，如 NVIDIA NSight、CUDA profiler 等，你將能更自信地打造高效能的 GPU 應用，也讓 CUDA 成為你解決複雜運算問題的有力武器。
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本文作者：張亮
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