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如何实现？：cudaEvent_t、cudaEventCreate、cudaEventRecord
存在的问题及解决方法。cudaEventSynchronize、cudaEventElapsedTime、cudaEventDestroy
背景提出：
如何判断Constant Memory对程序性能的影响？即哪个版本的执行时间更短？我们不用CPU或者OS中的某个计时器的原因：
（1）各种延迟：OS线程调度、高精度CPU计时器可用性等方面
（2）GPU的Kernel运行时，我们还可以在主机上异步执行计算。
故测量Host运算时间的唯一方式是使用CPU或者OS的定时机制。为了测量GPU在某个任务上花费的时间，我们使用CUDA的事件API。
CUDA Event API：
如何实现？：cudaEvent_t、cudaEventCreate、cudaEventRecord
本质是一个GPU时间戳，这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的。由于GPU本身支持记录时间戳，因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行时间时可能遇到的诸多问题。
//创建一个事件，然后记录一个事件
cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate( &start );
cudaEventCreate( &stop ) ;
cudaEventRecord( start, 0 ) ;
//在GPU上执行一些工作
cudaEventRecord( stop, 0 ) ;
存在的问题及解决方法。cudaEventSynchronize、cudaEventElapsedTime、cudaEventDestroy
在使用事件时，最复杂的情况是当我们在CUDA C中执行的某些异步函数调用时。例如，当启动光线跟踪器的Kernel时，GPU开始执行代码，但在GPU执行完之前，CPU会继续执行程序中的下一行代码。从性能角度，这意味着我们可以在GPU和CPU上同时进行计算，但从逻辑观念上来看，这将使计时工作变得复杂。
cudaEventRecord(）视为一条记录当前时间的语句，并且把这条语句放入GPU的未完成队列中。因为直到GPU执行完了在调用cudaEventRecord(）之前的所有语句时，事件才会被记录下来。且仅当GPU完成了之前的工作并且记录了stop事件后，才能安全地读取stop时间值。
直到GPU执行到stop事件，当cudaEventSynchronize返回时，我们知道在stop事件之前的所有GPU工作已经完成了，因此可以安全地读取在stop中保存的时间戳。
cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate( &start );
cudaEventCreate( &stop ) ;
cudaEventRecord( start, 0 ) ;
//在GPU上执行的一些操作
cudaEventRecord( stop, 0 ) ;
//很幸运，有一种事件API函数，告诉CPU在某个事件上同步
cudaEventSynchronize( stop );
float elapsedTime;
cudaEventElapsedTime( &elapsedTime,start, stop ) );
printf( "Time to generate: %3.1f ms\n", elapsedTime );
cudaEventDestroy( start );
cudaEventDestroy( stop );
注意事项：
CUDA事件是直接在GPU上实现的，因此它们不适用于对同时包含设备代码和主机代码的混合代码计时。也就是说，如果你试图通过CUDA事件对Kernel和设备内存复制之外的代码进行计时，将得到不可靠的结果。
工具函数，用来计算两个事件之间经历的时间，第一个参数为某个浮点变量的地址，在这个参数中将包含两次事件之间经历的时间，单位是毫秒。
cudaEventElapsedTime( &elapsedTime,start, stop ) );小结：
在某些情况下，使用Constant Memory将提升应用程序的性能。特别是，当Warp中的所有Thread都访问相同的只读数据时，将获得额外的性能提升。在这种数据访问模式汇总使用Constant Memory可以节约内存带宽，不仅是因为这种模式可以将读取操作早Half-Warp中广播，而且还应为在芯片上包含了Constan Memory常量内存缓存。
在很多算法中，内存带宽都是一种瓶颈，因此采用一些机制来改善这种情况是非常有用的
如何通过CUDA时间在GPU执行过程的特定时刻上记录时间戳，如何将CPU与GPU在某个事件上同步，以及如何计算在两个事件之间经历的时间。