现代 CUDA 工具箱实战：逐步优化指南
来自 NVIDIA Developer · 期号 2026-09-03
摘要
GPU 编程的优化空间往往比想象中大得多，但很多人不知道从哪下手。 这篇 NVIDIA 官方博客用一个实际案例，演示了从最基础的 CUDA 内核开始，一步步使用现代工具进行性能优化的完整流程。 作者从一个简单的向量加法内核出发，先用 Nsight Compute 分析出性能瓶颈（内存带宽受限），然后依次应用了共享内存、循环展开、CUDA Graphs 等技术，最终实现了数倍的加速。 每一步优化都附带了性能数据对比和工具截图，读者可以清楚地看到每个改动带来的实际效果。 本文是面向有一定 CUDA 基础、想系统学习优化方法的开发者的实战指南。