当我们使用CUDAprofilernvvp时，有几个与指令相关的“开销”，例如：
- 分支分歧开销；
- 共享/全局内存重播开销；和
- 本地/全局缓存重播开销。
我的问题是：
- 是什么导致了这些间接费用？以及
- 它们是如何计算的？
- 同样，如何计算全局加载/存储效率？
附件：我在 CUDA5 工具包中的“CUDA Profiler 用户指南”中找到了计算这些开销的所有公式。
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您可以在此处找到您的问题的一些答案：
为什么 CUDA Profiler 指示重放指令：82% != 全局重放 + 本地重放 + 共享重放？
Replayed Instructions (%)这给出了在内核执行期间重放的指令的百分比。重放指令是硬件实际发出的指令数与内核要执行的指令数之差。理想情况下，这应该为零。这计算为 100 *（发出的指令 - 执行的指令）/发出的指令
全局内存重播 (%)由于全局内存访问而导致的重播指令的百分比。这计算为 100 *（l1 全局加载未命中）/发出的指令
本地内存重播 (%)由于本地内存访问而导致的重播指令的百分比。这计算为 100 * (l1 本地加载未命中 + l1 本地存储未命中) / 发出的指令
共享存储库冲突重播 (%)由于共享存储库冲突而导致的重播指令的百分比。这计算为 100 *（l1 共享冲突）/发出的指令
于 2012-12-10T18:18:34.543 回答