Михаил Лукин — Code reordering для compute-bound задач на примере CUDA: ограничения и обходные пути

Подробнее о конференции C++ Russia: https://jrg.su/9Sszhd — — Скачать презентацию с сайта C++ Russia — https://jrg.su/yQpRbH Оптимизация производительности кода — главная задача GPU-программиста. Мы рассмотрели применение методов переупорядочивания инструкций для ускорения compute-bound задач на CUDA. Рассмотрели методы и алгоритмы переупорядочивания инструкций в компиляторах, попробовали это сделать самостоятельно на ассемблере, а еще попробовали добиться от компилятора более качественного переупорядочивания, не привлекая внимания санитаров без ассемблерных вставок. Для таких манипуляций потребовался качественный бенчмарк, поэтому обсудили и темы увеличения точности бенчмарков. Цель доклада — выжать из устройства еще немного производительности, когда все алгоритмические и «стандартные» оптимизации уже применены, и в ход идут разные ухищрения.