Некоторые способы оптимизации программного кода для эффективной работы с GPU:

• Асинхронное выполнение операций. 3 Для этого используется механизм потоков cudaStream. 3
• Оптимизация работы с памятью. 3 Нужно использовать эффективные паттерны доступа к глобальной и разделяемой памяти, а также хранить многократно используемые данные в кэше или разделяемой памяти. 3
• Оптимизация арифметических инструкций. 3 Рекомендуется использовать везде, где это допустимо по точности, арифметику с плавающей запятой одинарной точности. 3
• Использование оптимизированных библиотек. 3 Например, оптимизированных библиотек в составе CUDA Toolkit: CUBLAS, CUFFT, CURAND, CUSPARSE, NPP, Thrust. 3
• Использование профилировщика. 3 Он помогает определить «узкие места» и получить рекомендации по увеличению производительности. 3
• Оптимизация текстур. 5 Например, mipmapping (использование уменьшенных версий текстур для удалённых объектов) и сжатие текстур с использованием специальных форматов (BC7 или ETC2). 5