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Profiling 示例代码

本目录包含 04_profiling/ 下各文章的配套可运行代码。

前置要求

  • CUDA Toolkit ≥ 11.0(推荐 12.x)
  • GPU:CC 8.0+(A100/H100)。部分 demo 可在更低 CC 上运行
  • 系统:Linux

文件清单

文件 配套文章 用途 编译 运行
02_pcie_bandwidth_bench.cu 02_pcie_bandwidth_measurement.md PCIe H2D/D2H 带宽测量 (1 MB → 1 GB) nvcc -arch=sm_80 -O3 -o pcie_bw_bench 02_pcie_bandwidth_bench.cu ./pcie_bw_bench
03_hbm_bandwidth_bench.cu 03_hbm_bandwidth_test.md HBM D2D 内部 Copy 带宽 vs 理论峰值 nvcc -arch=sm_80 -O3 -o hbm_bw_bench 03_hbm_bandwidth_bench.cu ./hbm_bw_bench
05_pcie_transfer_efficiency.cu 05_pcie_transfer_efficiency.md 1 KB → 1 MB 带宽爬升曲线 + 单次延迟 nvcc -arch=sm_80 -O3 -o pcie_transfer_efficiency 05_pcie_transfer_efficiency.cu ./pcie_transfer_efficiency
09_gpu_transfer_methods.cu 09_gpu_transfer_methods.md 5 种 GPU→GPU 传输方法带宽对比(P2P/CPU relay/Zero-Copy/UM) nvcc -arch=sm_80 -O3 -o gpu_transfer_methods 09_gpu_transfer_methods.cu CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./gpu_transfer_methods

特殊说明

  • 09_gpu_transfer_methods:需要 ≥2 GPUs。P2P 方法(Method 1/2)仅在 Peer Access 可用时运行。CUDA_VISIBLE_DEVICES 用于选择特定的 GPU 对。