一、内存管理
- 检查所有CUDA API返回值（如
cudaMalloc,cudaMemcpy），避免忽略错误。 - 释放分配的显存：每个
cudaMalloc必须有对应的cudaFree。 - 使用
cudaMallocManaged时注意统一内存的页面迁移，避免频繁CPU/GPU数据迁移。 - 避免主机-设备内存混用：确保设备指针仅用于GPU函数。
- 正确使用
cudaMemcpy参数：区分cudaMemcpyHostToDevice和cudaMemcpyDeviceToHost。 - 对齐内存访问：确保全局内存访问对齐到32字节（合并访问条件）。
- 共享内存初始化：使用
__shared__时，需手动初始化或在核函数内赋值。 - 避免共享内存Bank冲突：确保同一线程束内的线程访问不同Bank。
- 释放锁页内存：
cudaHostAlloc分配的主机内存需用cudaFreeHost释放。 - 避免设备内存泄漏：长期运行的程序需显式释放临时内存。
二、线程与块配置
- 线程块大小限制：每块最多1024线程（多数架构），避免超限。
- 网格和块维度计算：确保总线程数覆盖问题规模，避免边界遗漏。
- 避免线程块内资源不足：共享内存和寄存器使用量需符合硬件限制。
- 用
blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x计算全局索引时检查越界。 - 线程束分化最小化：同一线程束内的线程尽量执行相同分支。
- 避免跨线程块的同步：
__syncthreads()仅同步同一块内的线程。 - 动态共享内存分配：核函数调用时需指定第三参数（如
<<<grid, block, smem_size>>>）。 - 线程束内投票函数：合理使用
__any_sync/__all_sync减少分支。 - 避免死锁：确保所有线程均执行同步操作（如
__syncthreads()前无分支）。 - 优化块数量：每个SM需足够多的块以隐藏延迟。
三、核函数设计
- 核函数无返回值：必须声明为
__global__ void。 - 参数传递限制：核函数参数需通过常量内存传递（最大4KB）。
- 避免递归核函数：除非启用动态并行（需特定GPU架构）。
- 设备函数修饰符：
__device__函数不可被主机调用。 - 避免无限循环：核函数无法被外部终止，需设置退出条件。
- 浮点运算注意精度：GPU单精度（
float）比双精度（double）快但精度低。 - 原子操作竞争：慎用
atomicAdd等，可能成为性能瓶颈。 - 避免核函数参数过多：结构体封装或使用常量内存。
- 核函数内避免系统调用：如
printf需GPU支持且影响性能。 - 核函数启动前检查参数合法性：如指针非空、尺寸合理。
四、性能优化
- 全局内存合并访问：连续线程访问连续内存地址。
- 共享内存分块缓存：减少重复访问全局内存。
- 使用常量内存：适合只读数据（如
__constant__）。 - 纹理内存加速访问：适合二维局部性访问模式。
- 寄存器优化：减少寄存器溢出（可用
maxrregcount编译选项控制）。 - 循环展开：
#pragma unroll减少分支开销。 - 避免线程发散：同一线程束内的线程执行相同控制流。
- 使用快速数学函数：如
__sinf代替sinf（牺牲精度换速度）。 - 隐藏延迟：增加线程块数量以提高SM利用率。
- 使用CUDA Streams：重叠计算与数据传输。
五、调试与错误处理
- 启用
cuda-memcheck：检测内存越界、未初始化访问。 - 使用
cuda-gdb或Nsight：断点调试核函数。 - 核函数错误检查：调用后执行
cudaGetLastError()。 - 同步后检查错误：
cudaDeviceSynchronize()后调用cudaGetLastError()。 - 编译时启用警告：
-Wall -Wextra（注意设备代码兼容性）。 - 打印调试信息：核函数内使用
printf（需GPU支持）。 - 验证计算结果：将部分结果拷贝回主机并手动检查。
- 使用断言：
assert在设备代码中需用assert.h。 - 逐步测试：先验证小规模数据，再扩展。
- 检查设备兼容性：
cudaDeviceProp查询架构、计算能力等。
六、API与工具链
- 头文件包含：确保包含
cuda_runtime.h。 - 编译选项正确性：
-arch=sm_XX匹配目标GPU架构。 - 避免混合工具链：如GCC与NVCC版本兼容性问题。
- 使用
__CUDA_ARCH__宏：区分主机与设备代码路径。 - Pinned内存慎用：过量分配可能降低系统性能。
- 事件计时：用
cudaEvent_t替代CPU计时，更精确。 - 多GPU编程：正确设置
cudaSetDevice。 - 禁用WDDM超时：Windows下修改注册表避免长核函数超时。
- 使用CUDA Samples：参考官方示例代码结构。
- 更新驱动和工具包：避免已知Bug。
七、常见陷阱
- 设备代码不支持C++异常：需手动检查错误。
- 主机指针与设备指针混淆：如对设备指针取地址。
- 未初始化的设备内存：显存不会自动清零，需手动初始化。
- 共享内存竞争：未同步情况下多线程写入同一地址。
- 线程束内未保护共享资源：如无锁修改共享变量。
- 忽略缓存效应：全局内存访问可能被L1/L2缓存影响。
- 错误使用
__restrict__：确保指针无别名。 - 误用
__global__和__device__修饰符。 - 动态并行深度限制：子核函数嵌套层数有限制。
- 未考虑GPU架构差异：如Turing与Ampere的差异。
八、代码规范
- 命名规范：如
d_data表示设备指针，h_data表示主机指针。 - 注释核函数参数：说明每个参数的意义和内存位置。
- 模块化代码：分离主机代码和设备代码到不同文件。
- 避免宏定义滥用：使用内联函数或模板代替。
- 版本控制：记录CUDA Toolkit和驱动版本。
- 代码格式化：提高可读性，减少低级语法错误。
- 限制全局变量：优先通过核函数参数传递数据。
- 错误处理封装：用宏或函数统一检查CUDA API结果。
- 文档记录优化策略：如为何选择特定块大小或内存类型。
- 避免硬编码：用常量或宏定义块大小、网格维度等。
九、高级特性
- 流的使用：多流并行需确保资源无冲突。
- 使用CUDA Graphs：优化频繁启动的小核函数。
- Zero-Copy内存：
cudaHostAlloc的cudaHostAllocMapped标志。 - Peer-to-Peer访问：多GPU间直接传输需先启用
cudaDeviceEnablePeerAccess。 - 统一虚拟寻址（UVA）：64位系统上简化多GPU编程。
- Cooperative Groups：复杂线程协作时替代
__syncthreads。 - Tensor Core优化：使用半精度（
half）或BF16格式。 - JIT编译：
nvrtc库动态生成核函数。 - CUDA数学库：如CUBLAS、CUDNN的API正确性。
- AMP（自动混合精度）：梯度缩放避免下溢。
十、环境与部署
- 检查GPU是否可用：
cudaGetDeviceCount返回0时需处理。 - 多线程环境安全：CUDA上下文是线程局部的，需正确绑定。
- 避免多进程竞争GPU：如Docker容器需分配GPU资源。
- 显存不足的降级方案：如分块处理或使用内存映射。
- 处理
cudaErrorLaunchTimeout：缩短核函数执行时间或禁用WDDM超时。 - 交叉编译兼容性：确保生成代码与目标GPU兼容。
- 依赖项打包：动态链接CUDA Runtime或静态编译。
- 错误信息本地化：
cudaGetErrorString转换为可读信息。 - 监控GPU使用率：
nvidia-smi或NVML库检测显存、温度等。 - 测试多GPU场景：确保代码在单卡/多卡环境下均正确。
总结
- 始终验证：从简单测试案例逐步扩展到复杂场景。
- 工具优先：利用
nsys、nvprof、cuda-memcheck等定位问题。 - 性能与正确性平衡：优化前确保功能正确，再逐步调优。
通过关注这些细节，可显著减少CUDA程序中的错误并提升性能。
