核函数吞吐指标：Occupancy、Bandwidth Utilization、Compute Utilization
各位同学，今天我们来聊聊核函数吞吐的三个核心指标。说实话，我刚开始做GPU优化那会儿，看到Occupancy、带宽利用率、计算利用率这些词，总觉得是理论家搞出来的概念。直到有一次，我花了两周调一个kernel，性能死活上不去，最后发现是Occupancy虚高、带宽根本没跑满——嗯，从那以后我再也不敢小看这些指标了。
Occupancy：你到底用了几成力？
Occupancy，说白了就是SM上活跃的warp数量占理论最大值的比例。我习惯这么理解：GPU有好多计算单元，你同时塞进去的线程越多，隐藏延迟的能力就越强。
Occupancy = 活跃warp数 / 最大warp数
比如一个SM最多能放64个warp，你只放了32个，那Occupancy就是50%。
但这里有个坑——高Occupancy不等于高性能。我曾经调过一个矩阵乘法的kernel，Occupancy从50%拉到100%，性能反而下降了。为什么？因为每个线程用的寄存器太多，Occupancy高了，每个线程分到的资源反而少了，计算效率反而下降。
我个人习惯的做法是：先跑一个Occupancy扫描，看看不同block大小下的实际Occupancy。CUDA提供了现成的工具：
// 用CUDA Occupancy API计算理论Occupancy
int minGridSize, blockSize;
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize(&minGridSize, &blockSize,
myKernel, 0, 0);
// blockSize就是推荐值，但别全信，还得实测我的经验：Occupancy在50%-75%之间往往是最优区间。低于50%，延迟隐藏不够；高于75%，资源争抢严重。当然，具体还得看你的kernel是计算密集还是访存密集。
Bandwidth Utilization：你的显存跑满了吗？
带宽利用率，这是我最看重的指标之一。你想想看，GPU的显存带宽动辄几百GB/s，如果你的kernel只用了10%，那再高的Occupancy也是白搭。
怎么算？很简单：
Bandwidth Utilization = 实际带宽 / 理论峰值带宽实际带宽可以用nvprof或者Nsight来抓。我记得有一次调一个图像处理的kernel，带宽利用率只有20%。我一看，每个线程只读一个float，然后写一个float，这访存模式太差了。
优化后，我让每个线程连续读4个float，再用向量化加载——带宽利用率直接飙到75%。
注意：带宽利用率高不一定就好。我曾经见过一个kernel，带宽利用率95%，但计算利用率只有5%。这说明它是个纯访存瓶颈的kernel，计算单元都在闲着。这时候你要考虑的是减少访存量，而不是继续优化带宽。
我一般把带宽利用率分成三个档次：
| 利用率范围 | 状态 | 建议 |
|---|---|---|
| < 30% | 很差 | 检查访存模式，考虑合并访问 |
| 30% - 70% | 一般 | 可以优化，但先看看计算利用率 |
| > 70% | 良好 | 带宽接近瓶颈，考虑减少访存量 |
Compute Utilization：计算单元在忙啥？
计算利用率，说白了就是SM上的计算单元（CUDA Core、Tensor Core）有多少时间在干活。这个指标和带宽利用率是相辅相成的。
我习惯用Nsight Compute看两个东西：
- 算术利用率（Arithmetic Utilization）：计算指令占所有指令的比例
- 流水线占用率（Pipeline Utilization）：计算流水线有多少周期是满的
举个例子，我调过一个卷积kernel，计算利用率只有20%。一看profile结果，大部分时间花在了访存等待上。说白了，这是个访存瓶颈的kernel，计算单元都在等数据。
怎么优化？我当时的做法是：
- 先用shared memory缓存输入数据，减少全局访存
- 再用向量化加载，提高带宽利用率
- 最后调整block大小，让Occupancy和计算利用率匹配
优化后，计算利用率从20%涨到了65%，整体性能提升了3倍。
一个小技巧：如果你看到计算利用率低、带宽利用率也低，那大概率是Occupancy太低，或者kernel启动开销太大。这时候先别急着优化算法，先看看你的grid和block配置是不是合理。
三个指标的关系：一个三角平衡
这三个指标不是孤立的。我画了一张图，帮你理解它们的关系：
你看，这三个指标构成了一个三角。任何一个指标太低，都会拖累整体性能。我见过太多人只盯着Occupancy看，结果带宽利用率和计算利用率都惨不忍睹。
我个人习惯的做法是：
- 先看带宽利用率——如果低于30%，先优化访存
- 再看计算利用率——如果低于20%，考虑减少计算量或提高并行度
- 最后看Occupancy——如果低于50%，调整block大小
当然，这只是个通用流程。具体问题还得具体分析。
总结一下：
- Occupancy：衡量你用了多少线程资源
- Bandwidth Utilization：衡量你用了多少显存带宽
- Compute Utilization：衡量你用了多少计算能力
- 三者要平衡，别只盯着一个指标
好了，这一章的内容就到这里。记住，指标只是工具，真正重要的是理解你的kernel在硬件上是怎么跑的。下次你调kernel的时候，不妨先看看这三个指标，再动手优化——相信我，能少走很多弯路。
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