一个block 256个线程，一个线程17个register，怎么profile中计算结果是每个block 15360个register，差了一个量级，
是我理解有误，还是其他问题？
那个应该是所有6个block占用的总寄存器。15360/6/128=20。
LS正解，这个是你的SM总共使用了多少个寄存器而不是你一个thread总共多少个，一个thread超不过63个寄存器
结果明确显示每个线程用掉17个寄存器，我的设备检测显示的是每个block可用的寄存器是16384
二楼算出来的那个20代表声明意思，17和15360又是什么关系，3楼的63又是怎么算出来的。有木有这方面的资料可以提供一些？
63个寄存器是每个thread最大能分配到的寄存器数量，超过63会把内核定义的变量向local memory移动，这个是计算能力决定的，也就是设备决定的，不能修改。
你的内核每个thread实际使用了17个寄存器，但是CUDA在分配的时候好像有一个机制，分配寄存器的数量是某些特定数值，所以实际你的内核每个thread分配了20个寄存器，至于为什么，我也不太清楚这个分配机制，求NV人员解答
楼主您好！看到您的帖子了。
为了能方便您尽快解决自己的疑惑，
我想对您简单介绍一下目前市面上的卡，在寄存器资源方面上的硬件和软件限制：
（1）1.0和1.1计算能力的卡，硬件上每个SM有8K个寄存器。
（2）1.2和1.3计算能力的卡，硬件上每个SM有16K个寄存器。
（3）2.0和2.1计算能力的卡，硬件上每个SM有32K个寄存器。
（4）3.0和3.5计算能力的卡，硬件上每个SM(X)有64K个寄存器。
（a）1.0 - 1.3计算能力的卡，软件上每个线程可以最多使用128个寄存器。
（b）2.0 - 3.0计算能力的卡，软件上每个线程可以最多使用63个寄存器。
（c）3.5计算能力的卡，软件上每个线程最多可以使用255个寄存器。
当您阅读完以上段落后，您可能已经明白：
“16384这个数字(16K)是我的卡上1个SM里的总寄存器数”
“16384也是我的一个block能最多用的寄存器数目"
关于您的其他问题，欢迎tianyuan08继续回帖。
嗯，明白了。原来16384对应的是SM不是单个block。Thanks.