当利用nsight进行性能分析时，当涉及到内核级别的性能分析时，nvidia提供了系统级别(nsight system)，和内核级别的性能分析工具（nsight compute）。
其中，内核级别的性能分析，可以检查kernel实现的性能好坏及bottleneck。
本次分析参考的kernel实现代码为：
https://github.com/siboehm/SGEMM_CUDA
本次主要对比的是cublas和基于naive cuda实现的kernel性能对比：
cublas的实现可以理解为最优解，而naive cuda的kernel没有进行，global memory。 共享内存或者寄存器相关的优化。
参考下列执行执行nsight compute的分析。。。
step 1: enble the usage of ncu
based on the first reference
step 2; generate report
```
ncu -o profile_matrix --set full ./a.out```
step 3: use nsight compute to watch report
Reference:[1] https://developer.nvidia.com/nvidia-development-tools-solutions-err_nvgpuctrperm-permission-issue-performance-counters
[2] https://docs.nvidia.com/nsight-compute/NsightComputeCli/index.html
[3] https://www.bilibili.com/video/BV15P4y1R7VG/?share_source=copy_web&vd_source=afbf8b20dbc63173f95b2d83f262a108
分析完后，利用系统安装的nsight compute工具进行加载。
可以看到，两个kernel的实现，在block size，grid size上都有所区别。但是，在具体性能上，两者的差别更大，包括计算周期，时间，以及compute throughout 这些参数。
基于这些数据的分析可以发现：
数据传输的throughput相近，但是compute throughput的差别很大，这说明，算力的使用还有很大的优化空间，并且不是因为memory-bound的原因。
我们再来观察核函数的具体参数，对应的就是sgemm_naive,和 volta_sgemm_128x64_nn
Floating Point operations roofline
基于这两张图的对比，可以看到，naive的kernel远远没有达到最优的kernel利用率，并且，纵坐标是指数级别的，所以实际差距更大。
Arithmetic intensity
针对naive的kernel，SM busy的百分比只有3.14%。
下图展示了FMA，ALU的利用率同样差别显著。
memory workload
值得注意的是，即使是针对cublas的实现，nsight compute也不满意，下面是评估看法
The memory access pattern for loads from L1TEX to L2 is not optimal. The granularity of an L1TEX request to L2 is a 128 byte cache line. That is 4 consecutive 32-byte sectors per L2 request. However, this kernel only accesses an average of 2.1 sectors out of the possible 4 sectors per cache line. Check the Source Counters section for uncoalesced loads and try to minimize how many cache lines need to be accessed per memory request.
从上面图的对比可以看到
1. 从global memory传入kernel或者L1 cache中的指令数量存在明显差别
2， 优化的kernel中包含对于共享内存的有效利用
小节
nsight compute为我们提供了详细的内核使用的性能评估工具，但是，理解众多参数的作用，还是需要理解GPU的硬件架构和运作原理，此外，针对cuda 编程，更应该做的就是理解 shared memeory，register的工作方式，从而在写kernel时，就提供好的代码实现，避免之后对于profiler的过度依赖。
参考链接：
1. https://www.alcf.anl.gov/sites/default/files/2022-10/nvidia_profiling_tools_keipert_10_4_22.pdf
2. 2. Kernel Profiling Guide — NsightCompute 12.5 documentation
