在CUDA程序中, 访存优化个人认为是最重要的优化项. 往往kernel会卡在数据传输而不是计算上, 为了最大限度利用GPU的计算能力, 我们需要根据GPU硬件架构对kernel访存进行合理的编写.
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本文通过一封618前的R2M(公司内部缓存组件,可以认为等同于Redis)告警,由浅入深的分析了该告警的直接原因与根本原因,并根据原因提出相应的解决方法,希望能够给大家在排查类似问题时提供相应的思路。