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Banderas de optimización de NVCC

Tengo un código en CUDA c++. Estoy realizando algunas operaciones con OpenCV en este código. Compilo el programa con el siguiente comando:

nvcc file.cu -o o2 `pkg-config --libs --cflags opencv4` 

Me pregunto cuáles serían las mejores, eficientes y útiles banderas de optimización de nvcc. Gracias de antemano.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai

    Como experto en IT especializado en CUDA y nvcc, recomendaría experimentar con las siguientes banderas de optimización al compilar su programa:

    • -O2: Esta bandera habilita la optimización del compilador a nivel 2, que es un nivel moderado de optimización que debería ofrecer un buen equilibrio entre velocidad y tamaño de código. Optimiza en gran medida el tiempo de ejecución al intentar minimizar el uso de memoria y el tamaño del código.
    • -arch: Esta bandera le permite especificar la arquitectura de la GPU que está utilizando, lo que puede ayudar al compilador a generar un código más eficiente. Por ejemplo, si está utilizando una NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, podría utilizar la bandera “-arch=sm_61” para aprovechar las características específicas de esa GPU.

    • -use_fast_math: Esta bandera habilita el uso de funciones matemáticas más rápidas pero menos precisas, lo que puede mejorar el rendimiento pero también puede introducir algunas imprecisiones numéricas. Utilice esta bandera con prudencia, ya que puede no ser adecuada para todas las aplicaciones.

    • -Xptxas: Esta bandera le permite pasar opciones adicionales al ensamblador ptxas, que es utilizado por nvcc para generar el código de ensamblador intermedio PTX. Por ejemplo, podría utilizar “-Xptxas=-v” para obtener una salida detallada del ensamblador ptxas, o “-Xptxas=-O3” para habilitar la optimización a nivel 3.

    En última instancia, las mejores banderas de optimización para su programa dependerán de su aplicación específica y configuración de hardware. Recomiendo empezar con -O2 y -arch, y luego experimentar con otras banderas según sea necesario para evaluar su impacto en el rendimiento.

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