NVIDIA Nsight Compute (NCU) 是用于分析 CUDA 程序性能的工具，通过 Sections 组织性能指标。用户提供的 24 个 Sections 涵盖了计算、内存、调度、互连和可视化等方面。本报告详细解释每个 Section 的含义、用途及相关分析场景。
Sections 详细解析
C2CLink
含义：分析芯片到芯片 (Chip-to-Chip) 互连的性能，如 NVLink 或 PCIe 的带宽和延迟。
用途：在多 GPU 系统（如 DGX）中，评估 GPU 间或 GPU-CPU 间的通信效率。
示例 Metrics：nvlink__bytes_tx（传输字节数）。
场景：优化多 GPU 数据传输，减少通信瓶颈。
ComputeWorkloadAnalysis
含义：分析 SM 的计算工作负载，包括指令吞吐量、浮点运算效率等。
用途：评估 GPU 计算资源的利用率，识别计算瓶颈。
示例 Metrics：sm__inst_executed（指令数）、flop_sp_efficiency（单精度浮点效率）。
场景：优化矩阵计算或科学计算内核。
InstructionStats
含义：统计 SASS（底层 Shader Assembly）指令的分布和执行情况。
用途：分析指令类型（如算术、内存操作）和执行频率，定位低效指令。
示例 Metrics：sm__sass_inst_executed_op_fadd（浮点加法指令数）。
场景：优化指令级性能，减少冗余操作。
LaunchStats
含义：分析 CUDA 内核启动参数，如网格大小、块大小和寄存器使用量。
用途：评估线程块分配和启动配置是否合理。
示例 Metrics：launch__grid_size（网格大小）。
场景：调整线程块配置以提高 SM 占用率。
MemoryWorkloadAnalysis
含义：分析内存工作负载，涵盖全局、共享、纹理和本地内存访问。
用途：识别内存访问瓶颈，如缓存未命中或非合并访问。
示例 Metrics：l1tex__t_sectors_pipe_lsu_mem_global_op_ld（全局内存加载扇区）。
场景：优化内存访问模式，减少全局内存延迟。
MemoryWorkloadAnalysis_Chart
含义：为内存工作负载提供可视化图表，如内存层次利用率或带宽图。
用途：辅助 MemoryWorkloadAnalysis，提供直观内存性能分析。
示例 Metrics：与 MemoryWorkloadAnalysis 共享 Metrics，但格式为图表。
场景：在 NCU GUI 中查看内存瓶颈的图形化表示。
MemoryWorkloadAnalysis_Tables
含义：提供内存工作负载的详细表格数据，补充 MemoryWorkloadAnalysis。
用途：提供结构化数据，便于深入分析内存访问细节。
示例 Metrics：类似 l1tex__t_bytes_pipe_lsu_mem_global_op_ld（全局内存加载字节数）。
场景：导出表格数据进行脚本化分析。
NumaAffinity
含义：分析 NUMA（非均匀内存访问）亲和性，评估内存分配与 GPU/CPU 亲和性。
用途：在多 GPU 或 CPU-GPU 系统中，优化内存分配以降低访问延迟。
示例 Metrics：NUMA 相关的内存分配统计（具体 Metrics 因架构而异）。
场景：优化 DGX 或服务器环境中的内存亲和性。
Nvlink
含义：分析 NVLink 互连的性能，测量多 GPU 间的带宽和延迟。
用途：评估 GPU 间通信效率，定位 NVLink 瓶颈。
示例 Metrics：nvlink__bytes_tx（NVLink 传输字节数）。
场景：优化多 GPU 并行程序（如深度学习训练）。
Nvlink_Tables
含义：提供 NVLink 性能的详细表格数据，补充 Nvlink Section。
用途：为 NVLink 性能提供结构化数据，便于分析。
示例 Metrics：与 Nvlink 共享 Metrics，但以表格形式组织。
场景：导出 NVLink 数据进行离线分析。
Nvlink_Topology
含义：显示 NVLink 拓扑结构，描述多 GPU 间的互连配置。
用途：帮助理解系统拓扑，优化 GPU 间数据传输路径。
示例 Metrics：拓扑相关的元数据（非数值 Metrics）。
场景：规划多 GPU 系统的数据分配。
Occupancy
含义：评估 SM 的占用率，即活跃 warp 数与最大 warp 数的比例。
用途：分析线程并行度，优化资源利用。
示例 Metrics：achieved_occupancy（实际占用率）。
场景：调整块大小以提高 SM 占用率。
PmSampling
含义：通过性能监控 (Performance Monitoring) 采样，收集硬件计数器数据。
用途：提供实时性能数据，分析硬件级行为。
示例 Metrics：sm__cycles_elapsed（SM 运行周期）。
场景：深入分析硬件性能瓶颈。
PmSampling_WarpStates
含义：分析 warp 状态（如活跃、等待内存），基于性能监控采样。
用途：诊断 warp 暂停原因，优化调度效率。
示例 Metrics：smsp__warp_issue_stalled_memory（因内存等待暂停的周期）。
场景：减少 warp 等待时间，提高执行效率。
SchedulerStats
含义：统计 warp 调度器行为，分析调度效率和暂停原因。
用途：定位调度瓶颈，如分支发散或资源竞争。
示例 Metrics：smsp__warp_issue_stalled（warp 暂停周期）。
场景：优化 warp 调度，减少分支发散。
SourceCounters
含义：将性能指标映射到源代码行，分析代码级性能。
用途：帮助开发者定位特定代码行的性能瓶颈。
示例 Metrics：sm__inst_executed（按源代码行统计）。
场景：优化特定 CUDA 内核代码。
SpeedOfLight
含义：提供 SM 和内存利用率的概览，快速识别主要瓶颈。
用途：作为性能分析的起点，判断是计算还是内存受限。
示例 Metrics：sm_efficiency（SM 利用率）、dram__bytes（DRAM 字节数）。
场景：快速诊断程序性能瓶颈。
SpeedOfLight_HierarchicalDoubleRooflineChart
含义：显示双精度浮点运算的 Roofline 图表，分析计算与内存性能平衡。
用途：评估双精度计算是否受内存或计算限制。
示例 Metrics：flop_dp_efficiency（双精度浮点效率）。
场景：优化科学计算程序。
SpeedOfLight_HierarchicalHalfRooflineChart
含义：显示半精度浮点运算的 Roofline 图表，针对 AI 工作负载。
用途：评估半精度计算（如 FP16）的性能瓶颈。
示例 Metrics：flop_hp_efficiency（半精度浮点效率）。
场景：优化深度学习模型。
SpeedOfLight_HierarchicalSingleRooflineChart
含义：显示单精度浮点运算的 Roofline 图表，分析通用计算性能。
用途：评估单精度计算（如 FP32）的性能瓶颈。
示例 Metrics：flop_sp_efficiency（单精度浮点效率）。
场景：优化图形渲染或通用计算。
SpeedOfLight_HierarchicalTensorRooflineChart
含义：显示 Tensor 核心运算的 Roofline 图表，针对机器学习任务。
用途：评估 Tensor 核心（如 Volta、Ampere 架构）的性能。
示例 Metrics：tensor__throughput（Tensor 核心吞吐量）。
场景：优化深度学习训练或推理。
SpeedOfLight_RooflineChart
含义：提供综合 Roofline 图表，比较计算与内存性能。
用途：综合分析程序的计算和内存限制。
示例 Metrics：结合多种浮点运算和内存带宽指标。
场景：全面评估程序性能。
WarpStateStats
含义：详细统计 warp 状态（如等待内存、分支发散、活跃）。
用途：分析线程执行效率，定位 warp 级瓶颈。
示例 Metrics：smsp__warp_issue_stalled_branch（因分支发散暂停的周期）。
场景：优化线程同步和分支逻辑。
WorkloadDistribution
含义：分析工作负载在 SM 间的分布，评估负载均衡性。
用途：确保所有 SM 均匀分配工作，最大化 GPU 利用率。
示例 Metrics：sm__inst_executed.avg.per_sm（每 SM 的平均指令数）。
场景：优化线程块分配，平衡多 SM 负载。
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