5. 性能

GPU 的使用场景往往是通用硬件性能不足以支撑应用需求时，这使得 GPU 编程与其他多数编程形式有显著差异。

对于数据库管理系统或 Web 服务器等传统计算机应用，正确性是首要考量——若应用丢失数据或返回错误结果，便意味着失败，性能问题常被搁置。

而 GPU 编程中，“正确性”的定义通常较为模糊：“正确”输出可能仅要求达到一定有效位数，或仅针对部分“行为良好”的输入子集有效。更重要的是，正确性最多只是必要条件而非充分条件。如果开发者无法实现更优性能（无论是每秒运算量、每美元成本还是每瓦能耗），应用就失去了存在的意义——毕竟 GPU 编程难度高、限制多，硬件运行成本也不低，没有理由在性能上妥协。

NVIDIA 用一句精炼的口号概括了这一点: “性能即产品” (performance is the product)。

GPU 术语表的这一部分汇集并定义了优化 GPU 程序性能所需理解的关键术语。

大致来说，它应涵盖您在使用 NSight Compute 调试 GPU 内核性能问题时遇到的所有术语。