AMD MI355X 占用率计算：从基本原理出发的指南

本文从基本原理出发，详细推导 AMD MI355X GPU 上的占用率（Occupancy）数学计算方法。通过分析硬件架构的线程调度器、计算单元和寄存器文件等关键资源限制，作者展示了如何精确计算不同内核配置下的理论占用率。文章提供了清晰的数学模型和示例，帮助 GPU 程序员理解并优化 AMD CDNA 架构上的计算性能。

背景速读

- 这是一篇针对AMD下一代AI加速器MI355X的底层技术分析，作者通过"第一性原理"推导其硬件规格和计算单元（CU）的利用率（occupancy）。 - AMD MI355X是计划于2025年发布的CDNA 4架构GPU，采用台积电3nm工艺，专为AI和HPC（高性能计算）设计，对标NVIDIA的B200 Blackwell。 - 文章核心概念"occupancy"（占用率）是GPU编程的关键：它衡量一个计算单元上同时运行多少线程组（wavefronts），高占用率能隐藏内存访问延迟，直接影响性能。 - 由于AMD尚未公布MI355X的详细白皮书，作者通过公开的算力（TFLOPS）、显存带宽等数据反推内部硬件参数（如寄存器数量、共享内存大小、计算单元数量），这种方法在硬件圈称为"逆向推测"。 - 这篇指南面向有GPU编程基础（尤其是AMD ROCm平台和HIP语言）的开发者，帮助他们理解新硬件的微架构细节，以便编写高效内核（kernel）。