Nsight Compute与nvprof metrics 对照

标签：性能分析工具 cuda profiling Nsight Compute performance

NVIDIA 计算能力7.5及以上的GPU设备不再支持nvprof工具进行性能剖析，提示使用Nsight Compute作为替代品，如下图所示。
在这里插入图片描述
Nsight Compute Cli（命令行）性能剖析的参数与nvprof不一样，当输入nvprof的参数抓取数据时，因为参数不识别，无法抓取希望得到的指标，如下图所示，因为输入nvprof的性能参数，无法识别，因此没有抓到有用信息；同时，Nsight Compute Cli性能参数成千上万，虽然可以将这些参数全部抓取，但是会对使用者筛选关注信息带来很大的麻烦。
在这里插入图片描述
因此，非常有必要找到两款工具性能参数之间的对应关系。这里记录命令行使用Nsight Compute Cli的方法以及两个工具常用参数之间的对应关系，方便查阅与工具间使用的过度。

Nsight Compute Cli上手说明

以执行可执行文件剖析性能为例，Linux系统上 Nsight Compute Cli使用格式为

ncu --metrics param  target

说明：param为要抓取参数，target为可执行文件。程序执行后会在终端输出抓取的信息，参考如下：
在这里插入图片描述
这里输入了正确的参数，可以看到核函数加载全局内存的吞吐量为46.13 GB/s.

Nsight Compute 与nvprof 参数映射

这里只整理了 SM占用率，全局内存，共享内存三个方面常用参数对照关系，更多参数对照可以参考官方提供的CUDA手册《NSIGHT COMPUTE COMMAND LINE INTERFACE》。

SM占用率

nvprof	nsight compute cli
achieved_occupancy	sm__warps_active.avg.pct_of_peak_sustained_active

全局内存读写

nvprof	nsight compute cli
gld_throughput	l1tex__t_bytes_pipe_lsu_mem_global_op_ld.sum.per_second
–	–
gst_throughput	l1tex__t_bytes_pipe_lsu_mem_global_op_st.sum.per_second
–	–
gld_efficiency	smsp__sass_average_data_bytes_per_sector_mem_global_op_ld.pct
–	–
gst_efficiency	smsp__sass_average_data_bytes_per_sector_mem_global_op_st.pct
–	–
gld_transactions	l1tex__t_sectors_pipe_lsu_mem_global_op_ld.sum
–	–
gst_transactions	l1tex__t_sectors_pipe_lsu_mem_global_op_st.sum
–	–
gld_transactions_per_request	l1tex__average_t_sectors_per_request_pipe_lsu_mem_global_op_ld.ratio
–	–
gst_transactions_per_request	l1tex__average_t_sectors_per_request_pipe_lsu_mem_global_op_st.ratio

共享内存读写

nvprof	nsight compute cli
shared_efficiency	smsp__sass_average_data_bytes_per_wavefront_mem_shared.pct
–	–
shared_load_throughput	l1tex__data_pipe_lsu_wavefronts_mem_shared_op_ld.sum.per_second
–	–
shared_load_transactions	l1tex__data_pipe_lsu_wavefronts_mem_shared_op_ld.sum.per_second
–	–
shared_load_transactions_per_request	n/a
–	–
shared_store_throughput	l1tex__data_pipe_lsu_wavefronts_mem_shared_op_st.sum.per_second
–	–
shared_store_transactions	l1tex__data_pipe_lsu_wavefronts_mem_shared_op_st.sum.per_second
–	–
shared_store_transactions_per_request	n/a

本文链接：https://blog.csdn.net/yan31415/article/details/109643517

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