GPU怎么优化？

按照开始流程的先后顺序，CUDA程序的编写与GPU优化需要解决以下问题：

1）确定任务中的串行部分和并行部分，选择合适的算法。

2）按照算法确定数据和任务的划分方式，将每个需要并行实现的步骤映射为一个满足CUDA两层并行模型的内核函数。

3）编写一个能够正确运行的程序，作为优化的起点。程序为了保证结果正确，在必要的时候必须使用memory fence、同步、原子 *** 作等功能。

4）塌纯帆优化显存访问，避免显存带宽成为瓶颈。

5）优化指令流团雹。由于编译器会进行一些优裤贺化，而编译过程基本无法控制，所以指令流优化不一定能获得立竿见影的效果。

6）资源均衡。调整shared memroy和register的使用量。

7）与主机通信优化。由于PCI-E带宽相对较小，应该尽量减少CPU与GPU间传输的数据量，并通过一些手段提高可用带宽。

总之，这是一个相当复杂的过程，需要有很强专业性知识的人或技术员，才可以 *** 作的。

GPU资源优化调度是一种对GPU资源进行有效管理和分配的技术，它可以提高GPU的利用率和性能。GPU资源调度需要考虑多个因素，包括任务优先级、任务类型、GPU的性能、资源的可用性等。以下是一些常用的GPU资源优化调度方法：

基于任务的优先级：根据任务的重要性和紧急程度，对GPU资源进行分配，优先处理重要的任务。

基于性能的调度：根据GPU的性能特征，将不同的任务分配给不同的GPU，以最大化GPU的利用率和性能。

基于时间的调度：将任务按照时间顺序分配给GPU，以确保任务能够按时完成。

基于资源可用性的调度：考虑GPU的可用资源，如内存、带宽等，以确定GPU是侍敏否有足够的资源来执行特定的任务。

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DXVA是视频硬件加速的统称，不仅仅是视频数据解码(包括H261，MPEG1，MPEG2,H263,MPEG4), 还有Alpha blending, Picture resampling等。但对于播放时CPU利用率影响最大的，则是视频解码，尤其是HDTV的解码。对于低端系统来说，让GPU来负责硬汪歼件解码是不二之选。但使用硬件解码，在整个功能上也受到很多限制，尤其是解压以后的视频数据的后期处理（如deinterlace,锐化，去马赛克). 因此对于追求画质的烧友，宁可放弃硬件解码，当然代价是需要升级整个系统。稍困芦冲后再谈。

硬件解码生效的时候，系统是怎么运转的呢？现在我们有两个处理器，CPU和GPU。他们通过PCI/AGP/PCIE总线交换数据。

1。CPU从文件系统里读出原始数据(DirectSHow的源滤镜)，分离出压缩的视频数据（分离器）。放在系统内存中。 GPU 发呆

2。CPU把压缩视频数据交给GPU, 这时总线上开始忙了，压缩数据从系统内存拷贝到显卡上的显存里。

3. CPU要求 GPU开始硬件解码，现在 CPU进入发呆期，GPU开始忙。当然CPU会定期查询一下GPU忙的怎么样了。

4。GPU开始用自己的电路解码视频数据（已经在显存里了），解压后的数据还是放在显存里面。CPU继续发呆。

5. 视频数据刚解码完成以后还不能立刻拿去显示，因为还需要后期处理，如deinterlace, 3:2pulldown，等等。GPU再用自己的后期处理电路来进行处理。CPU还是发呆

6。后期处理以后的未压缩数据拿去显示到屏幕上， GPU再开始忙视频的缩放，亮度,gamma等事情。CPU还是闲

7. GPU终于忙完了，下面的视频数据在哪里？通知CPU，GPU先歇会。 CPU又开始忙了，回到第1步。

上面可以看到，硬件解码生效的时候，CPU真的可以很闲，但是为了让它生效，有些条件必须满足。最关键的原因是，与CPu－>系统内存和GPU－>显卡显存比起来，PCI、AGP、PCIE总线是龟速。PCI是133MB/S, AGP8X是2.1GB/S, PCIE16X是4GB/S, 而CPU-系统内存，GPU－显存则快若干倍。有兴趣的可以把不同时代的内存总线和AGP/PCIE总线速度进行一下对比。因为CPU和GPU互连的总线很慢，因此，视频数据（无论是解压前还是解压后）一旦交给GPU，GPU就要负责把它处理完，直到最终显示。

如果在前面1－5步里有哪一步GPU不能做或你不让它做，视频硬件解码就不生哗散效，CPU要负责。

当然，你可能会问，也许CPU很慢，说不定在龟速总线上传输数据，GPU分担一部分工作，还是比全部CPU做要快呢？ 也许如此，但在Directshow架构里，代表视频数据处理各环节的滤镜（分离器，解码器，后期处理，渲染器）需要协商出一个大家都接受的视频数据存储方式，如果某个滤镜说我只能在系统内存里玩，大家都得要在内存里玩，GPU和显存只好放弃。

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