我来帮你把这个晦涩的官方解释拆解清楚——结合CUDA的核心执行模型来看，这个指标的实际意义就很清晰了：

首先铺垫下基础：GPU的执行是以**warp（由32个线程组成的线程组）**为基本调度单元的，流多处理器（SM）的调度器会持续从就绪的warp队列里挑选可执行的warp，分配到对应的执行单元上。

现在来拆解这个术语：

• “Instruction Issued”的核心动作是：SM调度器将一个warp正式分配到执行管线（比如算术逻辑单元、内存访问单元），允许该warp的指令开始进入执行流程。官方标注的“Warp was issued”其实就是直白描述这个动作：「该warp被调度器发出/分配到执行单元」。
• 要注意和“指令执行完成”区分开：issued只是调度环节的终点，之后warp的指令会在执行管线中流转、执行，直到最终完成。而你在Latency Distribution里看到的这个指标，统计的是从warp被issued的时刻，到该warp的指令完成执行的时刻之间的时间跨度的分布情况。

这个指标对cuBLAS内核分析的价值 #

当你分析cuBLAS这类高度优化的内核时，这个延迟分布能帮你：

• 快速掌握大部分warp的执行延迟集中区间，判断内核的整体执行效率；
• 识别是否存在少数延迟异常高的warp，这类warp往往是因为内存访问冲突、SM资源竞争或者其他瓶颈导致执行被阻塞；
• 结合NVVP的其他指标（比如内存访问吞吐量、SM利用率），精准定位内核的性能瓶颈到底是计算受限还是内存受限。

举个实际例子：如果你的cuBLAS gemm内核的Instruction Issued延迟分布里，有大量warp的延迟远高于平均水平，那大概率是内存访问出了问题——比如全局内存的bank冲突，或者数据未对齐导致的访问延迟增加。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xiuhong Li