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/usr/local/cuda/extras/CUPTI/samples/pc_sample/

        这个app 使用 NVIDIA 的 CUPTI（CUDA Performance Tools Interface）来进行程序计数器（PC）采样分析。这种分析可以帮助你了解 CUDA 内核在 GPU 上的执行情况，特别是识别性能瓶颈。

一，CUPTI API 调用

        在这个 sample app中，使用了如下函数功能：
1. cuptiSubscribe: 订阅 CUPTI 回调，以便在 CUDA 运行时 API 调用时接收通知。
2. cuptiEnableCallback: 启用特定的回调，例如 cudaDeviceReset 和 CUPTI_CBID_STATE_FATAL_ERROR。
3. cuptiActivityRegisterCallbacks: 注册活动缓冲区的回调，用于处理缓冲区请求和完成。
4. cuptiActivityFlushAll: 刷新所有活动记录，确保所有数据都被处理。

二，设备信息

设备名称: NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
计算能力: 7.5

三，PC 采样结果

        PC 采样提供了关于内核执行的详细信息，包括每个指令的执行情况和潜在的性能瓶颈。
1. 函数信息:
函数名: _Z9VectorAddPKiS0_Pii（这可能是一个经过 C++ 名字修饰的函数名，表示一个向量加法函数）
函数 ID: 1
模块 ID: 18
函数索引: 9
2. 采样数据:
sourceLocatorId: 源代码位置标识符。
functionId: 函数 ID。
pcOffset: 程序计数器偏移。
correlationId: 相关 ID，用于将采样数据与特定的内核调用相关联。
samples: 采样次数。
latencySamples: 延迟采样次数。
stallReason: 停滞原因，指示导致指令执行延迟的原因。
3. 停滞原因:
INSTRUCTION_FETCH: 指令获取阶段的停滞，可能由于指令缓存未命中。
MEMORY_DEPENDENCY: 内存依赖性导致的停滞，可能由于内存访问冲突或等待。
EXECUTION_DEPENDENCY: 执行依赖性导致的停滞，可能由于数据依赖性。
CONSTANT_MEMORY_DEPENDENCY: 常量内存依赖性导致的停滞，可能由于常量内存访问冲突。

四，汇总

总采样数: 41
丢弃的采样数: 0
采样周期（以周期为单位）: 32

五，总结一下

       从分析中可以看出，内核执行中存在多种停滞原因，主要包括指令获取、内存依赖性和常量内存依赖性。这些停滞可能会影响内核的整体性能。为了优化性能，可以考虑以下几点：
1. 优化内存访问模式: 减少内存依赖性和常量内存依赖性。
2. 提高指令缓存命中率: 通过优化代码结构和指令流来减少指令获取停滞。
3. 减少数据依赖性: 通过重构代码以减少执行依赖性。
通过这些优化措施，可以提高 CUDA 内核的执行效率，减少停滞时间。