配置结果

　　让我们使用profiler看一下reverseArray_multiblock.cu和reverseArray_multiblock_fast.cu。在本例中，我们将在Linux下的bash shell中对环境变量和配置文件进行如下设置：

　　export CUDA_PROFILE=1

　　export CUDA_PROFILE_CONFIG=$HOME/.cuda_profile_config

　　在Linux下使用bash比较Profiler配置与环境变量

　　gld_coherent

　　gld_incoherent

　　gst_coherent

　　gst_incoherent

　　CUDA_PROFILE_CONFIG文件的内容

　　运行reverseArray_multiblock.cu可执行文件，在./cuda_profile.log中生成以下配置报告：

　　method,gputime,cputime,occupancy,gld_incoherent,gld_coherent,gst_incoherent,gst_coherent

　　method=[ memcopy ] gputime=[ 438.432 ]

　　method=[ _Z17reverseArrayBlockPiS_ ] gputime=[ 267.520 ] cputime=[ 297.000 ] occupancy=[ 1.000 ] gld_incoherent=[ 0 ] gld_coherent=[ 1952 ] gst_incoherent=[ 62464 ] gst_coherent=[ 0 ]

　　method=[ memcopy ] gputime=[ 349.344 ]

　　reverseArray_multiblock.cu配置报告

　　类似地，运行reverseArray_multiblock_fast.cu可执行文件生成以下输出，这些输出会覆盖.cuda_profile.log中以前的输出。

　　method,gputime,cputime,occupancy,gld_incoherent,gld_coherent,gst_incoherent,gst_coherent

　　method=[ memcopy ] gputime=[ 449.600 ]

　　method=[ _Z17reverseArrayBlockPiS_ ] gputime=[ 50.464 ] cputime=[ 108.000 ] occupancy=[ 1.000 ] gld_incoherent=[ 0 ] gld_coherent=[ 2032 ] gst_incoherent=[ 0 ] gst_coherent=[ 8128 ]

　　method=[ memcopy ] gputime=[ 509.984 ]

　　reverseArray_multiblock_fast.cu配置报告

　　比较这两个配置结果可以发现，reverseArray_multiblock_fast.cu不包含不连贯的存储，而reverseArray_multiblock.cu却相反，它包含很多不连贯存储。看一下reverseArray_multiblock.cu的源，并看一下是否可以修复不连贯存储的性能问题。修复之后，测量一下这两个程序彼此的相对速度。

　　为了方便比较，将reverseArray_multiblock.cu和reverseArray_multiblock_fast.cu的清单列在下面：

　　<在此处插入reverseArray_multiblock.cu>

　　reverseArray_multiblock.cu源

　　<在此处插入reverseArray_multiblock_fast.cu>

　　reverseArray_multiblock_fast.cu源