[cuda 编程]深入优化

其中双缓存的概念在asc20 hpl优化的时候得到了验证，4*teslav100=32g =128g，内存占用也是128g。实际上host 到device 的带宽太小，不适合做大规模的内存迁移，所以双缓存还是十分必要的。

gpu的延时是数百个时钟周期。

sm资源调度模型用于解决访存冲突。有texture 纹理寻址。

基本操作：

另外几种优化的方向。

single转double

Data Prefetching 数据预读

引入预读操作

编译器bb优化