要测量CUDA程序的指标/事件，我尝试使用命令行，如：
nvprof --metrics <<metric_name>>
我还在Visual Profiler nvvp上测量了相同的指标。我注意到我得到的值没有差别。
当我选择像achieved_occupancy这样的指标时，我注意到输出的差异。但这会随着每次执行而变化，这可能是我每次运行时得到不同结果的原因，无论我使用的是nvvp还是nvprof。
问题：
我认为nvvp和nvprof完全相同，nvvp只是构建在nvprof之上的GUI，以方便使用。但是我得到了这个建议：
始终使用视觉分析器。切勿使用命令行。
此外，this question说：
我不想使用命令行分析器，因为我需要全局加载/存储效率，重放和DRAM利用率，这在视觉分析器中更加明显。
除achieved_occupancy之类的“动态”指标外，我从未发现结果存在任何差异。那么，这个建议有效吗？ nvprof的工作方式是否存在某种缺陷？我想知道在命令行表单中使用可视化分析器的优点，如果有的话。
更具体地说，是否存在nvprof给出错误结果的指标？
注意：
答案 0 :(得分：3)
我不确定为什么有人会给你建议：
切勿使用命令行。
通过＆＃34;命令行＆＃34;你实际上意味着nvprof。 这是不明智的。在某些情况下，使用nvprof是有意义的。 （请注意，如果你实际上是指命令行分析器，那么这个建议可能有些明智，虽然仍然是一个偏好问题。它与nvprof是分开的，因此有一个单独的学习曲线。我个人会使用nvprof代替the command line profiler。）
nvvp使用了nvprof，以便进行所有测量工作。然而，nvvp可以以各种有趣的方式组合测量的度量，例如促进指导分析。
nvprof不应该给你＆＃34;错误的结果＆＃34;，如果它出于某种原因，那么nvvp应该同样容易受到此类错误的影响。
使用nvvp与nvprof可能仅仅是品味或偏好。
许多人都喜欢GUI的便利性。 nvvp GUI提供了一个＆＃34; Guided Analysis＆＃34; nvprof没有的模式。如果你通过documentation，我确信可以创建一个详尽的其他差异列表。但无论nvvp做什么，它都会使用nvprof。它没有替代方法来查询设备以查找探查器数据 - 它使用nvprof。
如果使用nvprof不方便，我会使用nvvp，也许当我在计算群集节点上运行时，很难或无法启动{{1} }}。如果您正在进行目标性能分析（测量单个度量，例如nvvp - shared_replay_overhead肯定比启动GUI和运行会话更快），或者您正在收集指标，您也可以使用它表格生成大量运行。
在大多数其他情况下，我个人会使用nvprof。时间轴功能本身比尝试从nvvp的输出组装头部序列更方便，这与时间轴基本相同。