🧩 GPU调试·性能分析
30章 实战
📘 工具链 · 调试 · 优化
01
GPU调试概述
调试重要性
流程概览
常见故障类型
02
调试环境搭建
Linux驱动环境
CUDA Toolkit
工具链概览
03
Nsight Systems入门
安装
时间线分析
CPU/GPU追踪
04
Nsight Compute核心
内核分析器
性能指标
瓶颈定位
05
CUDA-GDB调试器
断点设置
变量查看
线程同步
06
GPU内存调试
内存越界
内存泄漏
统一内存
07
性能计数器解读
SM利用率
内存带宽
指令吞吐量
08
Warp调度与分支发散
Warp执行模型
分支发散检测
优化策略
09
共享内存与Bank Conflict
共享内存配置
Bank Conflict
Padding技术
10
全局内存访问模式
合并访问
非合并检测
数据布局优化
11
寄存器压力分析
寄存器溢出
占用率计算
优化使用
12
Occupancy优化
理论/实际占用率
Block/Thread调优
13
Stream与并发执行
Stream创建
异步操作
并发内核调试
14
CUDA Graphs
Graph创建与调试
性能收益
动态图
15
Nsight Graphics
帧调试器
Shader分析
GPU Trace
16
GPU功耗调试
功耗测量
性能与功耗平衡
DVFS
17
多GPU调试
多卡通信
NCCL调试
负载均衡
18
GPU虚拟化调试
vGPU配置
资源隔离
性能隔离验证
19
CUDA-MEMCHECK
内存错误检测
竞态条件
初始化检查
20
Nsight Eclipse Edition
IDE集成调试
断点管理
内存视图
21
GPU Trace与Profiling
硬件追踪
软件追踪
时间戳分析
22
内核启动参数调优
Grid/Block维度
共享内存大小
动态并行
23
Tensor Core调试
Tensor Core使用检测
WMMA API
混合精度
24
GPU计算与图形混合调试
CUDA-OpenGL互操作
CUDA-Vulkan
25
分布式GPU调试
MPI+CUDA
多节点通信
集合操作优化
26
GPU驱动级调试
NVIDIA-SMI
驱动日志
Xid错误解读
27
自动化测试框架
Google Test集成
CUDA单元测试
回归测试
28
性能回归分析
基线建立
性能比较
自动告警
29
生产环境调试
在线调试
热补丁
故障恢复
30
综合案例实战
问题定位
性能优化全流程