C++ AMP的性能瓶颈可能出现在以下几个方面：
数据传输：在将数据从主机传输到设备（如GPU）或从设备传输回主机时，数据传输的速度可能成为性能瓶颈。在数据传输过程中，需要考虑数据的大小、传输频率以及数据传输的方式（如同步或异步传输）。
内存访问：访问设备上的内存可能会导致性能瓶颈。因为设备上的内存访问速度通常比主机上的内存访问速度慢，所以需要尽量减少内存访问操作，并尽可能地优化内存访问模式。
并行化效率：在利用C++ AMP进行并行计算时，需要确保并行化效率尽可能高。这包括合理划分和分配工作负载、减少线程间的数据竞争、优化并行执行的算法等。
GPU计算能力：不同的GPU设备具有不同的计算能力，可能会影响C++ AMP程序的性能表现。在选择GPU设备时，需要考虑设备的计算能力和内存大小等因素。
综上所述，要优化C++ AMP程序的性能，需要综合考虑以上因素，并采取相应的优化措施来减少性能瓶颈。