在库中，我使用对几个CUDA内核的调用。当然我想获得最佳表现。用户如何使用该库可能会有所不同。
块数/线程数会对此产生重大影响。
是否有一些关于如何选择块/线程以获得最佳性能的规则？
例如（只是一个问题），最好选择块高，线程低吗？或者相反？ 或者最好使用GetDeviceProperties（）中的一些值？
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您希望块中至少有一个完整的线程扭曲，否则您只能很少使用可用的处理能力。此外，您通常希望对块中的warp大小的线程数进行均匀整除。
块中使用的线程数取决于您的资源使用情况。原则上，您希望以大量入住为目标。限制由可用的共享存储器和寄存器设置。如果您使用大量共享内存和/或注册，则可实现的最大占用率下降。然后分析和微调每个块的线程数是有意义的，直到找到最佳点，实现和理论占用率的比率最大化，当然总占用率本身也尽可能接近100％。 / p>
根据经验，您希望在保持良好占用率的同时最大化每个块的线程数。在分析步骤中完全有意义的是自动迭代可能的块/线程数组合以找到极值组合。
答案 1 :(得分：0)
您可以使用依赖计算器.xls，由NVIDIA提供，用于选择[您必须尝试更改xls中的线程和块的值]最佳配置，您可以在其上获得最佳占用率，从而为您提供最佳效果性能。
答案 2 :(得分：0)
我认为这完全是经验。
块和网格大小取决于很多东西，如算法，每个线程的工作，资源，延迟。
在正常情况下，我将首先制作256 * 256。并经常调整以选择更好的。
在推力方面，他们会选择块大小，如257，以避免银行冲突。
有很多资源可以帮助您选择。 喜欢： 延迟和块大小（http://www.lsr.nectec.or.th/images/e/e6/Cuda_Optimization2.pdf）
任何方式，只需尝试更新即可。