如果利用工具定位瓶颈算子改进和回归测试

NVIDIA资深并行计算技术经理池哲贵：

可以用Nsight去看，用Nsight去profile你的应用，找到里面耗时比较长的CUDA应用，看这个GPU应用是memeryband还是computer band，然后根据这两部分去改进，如果是computer band，你就改进他的计算部分，看下是否可以减少他的计算量，如果是memeryband就通过CUDAmemery改善他的内存吞吐。

问题来源

基于NVIDIA DRIVE AGX的CUDA并行加速及GPU应用的性能分析