プロセスに使用されているGPUコアの数を決定する方法は？

ご存知のように、CPUに4つのコアがある場合、最大使用率は400％になり、合計使用率が200％の場合、4つのコアのうち2つのコアが使い果たされたと分析されます。

したがって、GPUの場合、最大使用率は100％であり、合計使用率が80％の場合、使用されているコアの数をどのように分析しますか？

nvidiaグラフィックの場合、nvidia-smiを使用してnvidia GPUの使用率を確認できます。

Intelグラフィックの場合、intel_gpu_time / intel-gpu-topを使用してiGPUの使用率を確認できます。

しかし、どちらも利用されているGPUコアの数を示していません。それを行う方法はありますか？

Linuxを使用しています。Ubuntu 14.04とCentos 7.2の両方

GPUでは、100％の使用率は、すべてのコアが基本的に命令を実行していることを意味します。これらのすべての命令がFused-Multiply-Add操作a = a + b * cである場合、最高のパフォーマンスで実行されます：、ほとんどの現在のGPUは単一の命令のみを使用して実行できます。

GPUで計算を実行するプログラムを作成するとき（CUDAまたはOpenCLを使用）、いわゆるスレッドブロックのグリッド（CUDA用語）で作業を分散します。すべてのGPUコアをビジー状態に保つために、これらすべてのスレッドをスケジュール（32スレッドの「ワープ」）するのはGPU次第です。このテーマにあなたがどれだけ精通しているかはわかりませんが、この紹介は興味深い読み物かもしれません。

例は、これが使用率にどのように関係するかを説明しています。GPUがアイドル状態で、1つのスレッドブロックに対してのみカーネルを起動するアプリケーションを起動するとします。ただし、このブロック内で十分な計算が行われます。GPUは、GPU上のストリーミングマルチプロセッサ（SM = 128コアのグループ）上にスレッドブロックをスケジュールします。たとえば、SMが20個あるNvidia GTX 1080の場合、使用率は（1/20 * 100％）= 5％になります。

GPUコンピューティングのこの基本的な知識があれば、Nvidia Visual Profiler（CUDAアプリケーションの場合）またはCodeXL for（OpenCLアプリケーション）を介して実行し、アプリケーションがGPUの使用について推論するために使用するカーネルのスレッド構成を確認できます。しかし、それだけではありません。このツールは、GPUが実行している操作の種類（および効率）を正確に確認するために非常に貴重です。