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本课程属于：015-使用NVIDIA Nsight Compute进行内核级性能分析与优化 AI与大模型 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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Nsight Compute内核级优化实战精讲

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · GPU优化背景与Nsight Com…
课程导入学习目标
02
GPU架构基础
现代GPU的硬件架构（SM · CUDA核心 · 内存层次）
GPU架构基础
03
Nsight Compute快速入门
安装配置 · 界面导航 · 基本性能分析流程
NsightCompute
04
内核分析基础
如何启动内核分析 · 收集性能指标 · 理解分析报告
内核分析基础如何启动内核分析
05
性能指标解读
关键指标（占用率 · 吞吐量 · 延迟
性能指标解读关键指标
06
瓶颈识别方法
利用Nsight Compute的S… · 内存 · 延迟瓶颈
瓶颈识别方法Nsight
07
内存访问优化
全局内存合并访问 · 共享内存使用 · 缓存优化策略
内存访问优化全局内存合并访问
08
共享内存深入
Bank冲突原理 · 避免冲突的数据布局与访问模式
共享内存深入Bank
09
寄存器与局部内存
寄存器分配 · 溢出处理 · 局部内存的影响
寄存器局部内存
10
线程束发散优化
分支发散的原因 · 重构代码减少发散
线程束发散优化分支发散的原因
11
占用率优化
调整块大小 · 寄存器使用 · 共享内存以提升占用率
占用率优化调整块大小
12
指令级优化
算术指令强度削减 · 使用快速数学函数 · 循环展开
指令级优化算术指令强度削减
13
内存延迟隐藏
通过并行性隐藏延迟 · 预取技术
内存延迟隐藏通过并行性隐藏延…
14
原子操作与同步
原子操作的性能影响 · 锁与同步机制优化
原子操作同步
15
案例实战
矩阵乘法优化（从朴素到共享内存分块）
案例实战矩阵乘法优化
16
案例实战
归约（Reduction）优化 · 避免分支
案例实战Reduction
17
案例实战
卷积操作优化：im2col · 共享内存 · 向量化
案例实战im2col
18
案例实战
稀疏矩阵运算优化：格式选择 · 负载均衡
案例实战稀疏矩阵运算优化
19
Nsight Compute高级功能
内存检查 · 指令级分析 · Source视图
NsightCompute
20
性能对比与回归
使用Nsight Compute进行… · 自动化测试
性能对比回归
21
多GPU与流并行
多流执行 · 多GPU编程优化
GPU流并行
22
CUDA Graphs优化
减少启动开销 · 图捕获与实例化
CUDAGraphs
23
深度学习内核优化
针对Tensor Core的优化 · 混合精度
深度学习内核优化Tensor
24
常见性能陷阱
错误配置 · 未对齐访问 · 过度同步等
常见性能陷阱错误配置
25
性能分析方法论
系统化优化流程 · 迭代优化策略
性能分析方法论系统化优化流程
26
工具集成
Nsight Compute与Nsi… · CUDA工具包集成
工具集成Nsight
27
案例实战
粒子模拟内核优化
案例实战粒子模拟内核优化
28
案例实战
图像处理内核优化
案例实战图像处理内核优化
29
综合项目
从实际应用出发 · 完整优化一个内核并撰写报告
综合项目从实际应用出发
30
课程总结
核心要点回顾 · 优化思维培养 · 学习资源推荐
课程总结核心要点回顾