Wie man GPU-Chips entwirft
Chapter 3 Parallel Programming Models

Kapitel 3: Parallele Programmiermodelle in der GPU-Gestaltung

Grafik-Prozessoren (GPUs) haben sich von fest programmierten Grafik-Beschleunigern zu hochgradig parallelen, programmierbaren Rechenmaschinen entwickelt, die in der Lage sind, eine breite Palette von Anwendungen zu beschleunigen. Um Programmierer in die Lage zu versetzen, die massive Parallelität in GPUs effektiv zu nutzen, wurden mehrere parallele Programmiermodelle und APIs entwickelt, wie NVIDIA CUDA, OpenCL und DirectCompute. Diese Programmiermodelle bieten Abstraktionen, die es Programmierern ermöglichen, Parallelität in ihren Anwendungen auszudrücken, während sie die low-level-Details der GPU-Hardware verbergen.

In diesem Kapitel werden wir die Schlüsselkonzepte und -prinzipien hinter parallelen Programmiermodellen für GPUs erkunden, mit Schwerpunkt auf dem SIMT (Single Instruction, Multiple Thread) Ausführungsmodell, dem CUDA-Programmiermodell und den APIs sowie dem OpenCL-Framework. Wir werden auch Techniken zur Abbildung von Algorithmen auf GPU-Architekturen erörtern, um hohe Leistung und Effizienz zu erreichen.

SIMT (Single Instruction, Multiple Thread) Ausführungsmodell

Das SIMT-Ausführungsmodell ist das grundlegende Paradigma, das von modernen GPUs verwendet wird, um massive Parallelität zu erreichen. Im SIMT-Modell führen eine große Anzahl von Threads dasselbe Programm (genannt ein Kernel) parallel aus, aber jeder Thread hat seinen eigenen Programmzähler und kann aufgrund seiner Thread-ID und der Daten, auf denen er arbeitet, unterschiedliche Ausführungspfade einschlagen.

Kernel und Thread-Hierarchie

Ein GPU-Kernel ist eine Funktion, die parallel von einer großen Anzahl von Threads ausgeführt wird. Beim Starten eines Kernels gibt der Programmierer die Anzahl der zu erstellenden Threads und deren Organisation in eine Hierarchie von Gittern, Blöcken (oder kooperative Thread-Arrays - CTAs) und einzelnen Threads an.

  • Ein Gitter stellt den gesamten Problembereich dar und besteht aus einem oder mehreren Blöcken.
  • Ein Block ist eine Gruppe von Threads, die miteinander kooperieren und über gemeinsamen Speicher und Barrieren synchronisieren können. Die Threads innerhalb eines Blocks werden auf demselben GPU-Kern (genannt Streaming-Multiprozessor) ausgeführt.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst wurde nicht übersetzt.

Hierarchische Struktur von Threads in der SIMT-Ausführung (oder Recheneinheit).

  • Jeder Thread hat eine eindeutige ID innerhalb seines Blocks und Gitters, die zur Berechnung von Speicheradressen und zur Steuerung des Kontrollfluss verwendet werden kann.

Diese hierarchische Organisation ermöglicht es Programmierern, sowohl Dateparallelismus (bei dem die gleiche Operation auf mehrere Datenelemente angewendet wird) als auch Aufgabenparallelismus (bei dem verschiedene Aufgaben parallel ausgeführt werden) auszudrücken.

Abbildung 3.1 veranschaulicht die Thread-Hierarchie im SIMT-Ausführungsmodell.

            Gitter
       ________________
      /   /   /   /   /
     /   /   /   /   / 
    /   /   /   /   /
   /   /   /   /   /
  /__/__/__/__/__/
    |   |   |   |
    |   | Block |
    |   |   |   |
  Thread Thread ...

Abbildung 3.1: Thread-Hierarchie im SIMT-Ausführungsmodell.

SIMT-Ausführung

Im SIMT-Ausführungsmodell führt jeder Thread den gleichen Befehl aus, aber arbeitet mit unterschiedlichen Daten. Im Gegensatz zu SIMD (Single Instruction, Multiple Data), bei dem alle Verarbeitungseinheiten im Gleichschritt arbeiten, erlaubt SIMT den Threads jedoch unabhängige Ausführungspfade und das Abweichen von Verzweigungsbefehlen.

Wenn ein Warp (eine Gruppe von 32 Threads in NVIDIA-GPUs oder 64 Threads in AMD-GPUs) auf einen Verzweigungsbefehl trifft, wertet die GPU-Hardware die Verzweigungsbedingung für jeden Thread im Warp aus. Wenn alle Threads den gleichen Pfad einschlagen (konvergiert), setzt der Warp die Ausführung normal fort. Wenn jedoch einige Threads unterschiedliche Pfade einschlagen (divergiert), wird der Warp in zwei oder mehr Teilwarps aufgeteilt, von denen jeder einem anderen Pfad folgt. Die GPU-Hardware führt die Ausführung der divergenten Pfade sequenziell aus, wobei die inaktiven Threads in jedem Teilwarp maskiert werden. Wenn alle Pfade abgeschlossen sind, werden die Teilwarps wieder zusammengeführt und die Ausführung im Gleichschritt fortgesetzt.

Abbildung 3.2 veranschaulicht die SIMT-Ausführung mit divergentem Kontrollfluss.

         Warp
   ________________
  /   /   /   /   /
 /   /   /   /   / 
/   /   /   /   /
   |   |   |
   | Verzweigung |
   |   |   |
  / \ / \ / \
 /   X   \   \
/   / \   \   \
   /   \   \
  /     \   \
 /       \   \
/         \   \
           \
```Reconvergenz

Abbildung 3.2: SIMT-Ausführung mit divergenter Kontrollfluss.

Dieser Divergenzbehandlungsmechanismus ermöglicht es SIMT, flexibleren Kontrollfluss als SIMD zu unterstützen, kommt aber auf Kosten einer reduzierten SIMD-Effizienz, wenn Divergenz auftritt. Programmierer sollten bestrebt sein, die Divergenz innerhalb eines Warps zu minimieren, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Speicherhierarchie

GPUs haben eine komplexe Speicherhierarchie, um den hohen Bandbreiten- und Latenzanforderungen paralleler Arbeitslasten gerecht zu werden. Die Speicherhierarchie besteht in der Regel aus:

  • Globaler Speicher: Der größte, aber langsamste Speicherbereich, auf den alle Threads in einem Kernel zugreifen können. Der globale Speicher wird in der Regel mit Hochleistungs-GDDR- oder HBM-Speicher implementiert.
  • Gemeinsamer Speicher: Ein schneller, auf dem Chip integrierter Speicherbereich, der von allen Threads in einem Block gemeinsam genutzt wird. Der gemeinsame Speicher wird für die Kommunikation zwischen Threads und den Datenaustausch innerhalb eines Blocks verwendet.
  • Konstanter Speicher: Ein schreibgeschützter Speicherbereich, der zum Senden von nur-lesebaren Daten an alle Threads verwendet wird.
  • Texturspeicher: Ein lesebarer Speicherbereich, der für räumliche Lokalität optimiert ist und über Texturspeichercaches zugegriffen wird. Der Texturspeicher wird häufiger in Grafikanwendungen verwendet.
  • Lokaler Speicher: Ein privater Speicherbereich für jeden Thread, der für das Auslagern von Registern und große Datenstrukturen verwendet wird. Der lokale Speicher wird in der Regel auf den globalen Speicher abgebildet.

Eine effektive Nutzung der Speicherhierarchie ist entscheidend für eine hohe Leistung auf GPUs. Programmierer sollten darauf achten, die Verwendung des gemeinsamen Speichers zu maximieren und den Zugriff auf den globalen Speicher zu minimieren, um Speicherlatenz und -engpässe zu reduzieren.

Abbildung 3.3 veranschaulicht die GPU-Speicherhierarchie.

     |   Geteilter   |
     |   Speicher   |
      ____________
           |
      ____________ 
     |            |
     |   Lokaler    |
     |   Speicher   |
      ____________

Abbildung 3.3: GPU-Speicherhierarchie.

CUDA-Programmiermodell und -APIs

CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine Parallel-Computing-Plattform und ein Programmiermodell, das von NVIDIA für allgemeine Zwecke auf GPUs entwickelt wurde. CUDA bietet eine Reihe von Erweiterungen zu Standardprogrammiersprachen wie C, C++ und Fortran, die Programmierern ermöglichen, Parallelität auszudrücken und die Rechenleistung von NVIDIA-GPUs zu nutzen.

CUDA-Programmiermodell

Das CUDA-Programmiermodell basiert auf dem Konzept der Kernel, die Funktionen sind, die von einer großen Anzahl von Threads parallel auf der GPU ausgeführt werden. Der Programmierer gibt die Anzahl der zu startenden Threads und deren Organisation in ein Raster von Thread-Blöcken an.

CUDA führt mehrere wichtige Abstraktionen ein, um das Parallel-Programmieren zu erleichtern:

  • Thread: Die grundlegende Ausführungseinheit in CUDA. Jeder Thread hat seinen eigenen Programmzähler, Register und lokalen Speicher.
  • Block: Eine Gruppe von Threads, die miteinander kooperieren und synchronisieren können. Threads innerhalb eines Blocks werden auf dem gleichen Streaming-Multiprozessor ausgeführt und können über gemeinsamen Speicher kommunizieren.
  • Gitter: Eine Sammlung von Thread-Blöcken, die den gleichen Kernel ausführen. Das Gitter repräsentiert den gesamten Problemraum und kann ein-, zwei- oder dreidimensional sein.

CUDA bietet auch integrierte Variablen (z.B. threadIdx, blockIdx, blockDim, gridDim), die es Threads ermöglichen, sich selbst zu identifizieren und Speicheradressen basierend auf ihrer Position in der Thread-Hierarchie zu berechnen.

Abbildung 3.4 veranschaulicht das CUDA-Programmiermodell.

            Gitter
       ________________
      /   /   /   /   /
     /   /   /   /   / 
    /   /   /   /   /
   /   /   /   /   /
  /__/__/__/__/__/
    |   |   |   |
    |   | Block |
    |   |   |   |
  Thread Thread ...

Abbildung 3.4: CUDA-Programmiermodell.

CUDA-SpeicherhierarchieCUDA-Speicherhierarchie

CUDA legt die GPU-Speicherhierarchie dem Programmierer offen, was eine explizite Kontrolle über die Platzierung und Bewegung von Daten ermöglicht. Die Hauptspeicherräume in CUDA sind:

  • Globaler Speicher: Zugänglich für alle Threads in einem Kernel und währt über den gesamten Kernelaufruf hinweg. Der globale Speicher hat die höchste Latenz und wird typischerweise für große Datenstrukturen verwendet.
  • Gemeinsamer Speicher (Shared Memory): Ein schneller, eingebetteter Speicher, der von allen Threads in einem Block gemeinsam genutzt wird. Der gemeinsame Speicher wird für Kommunikation zwischen Threads und das Teilen von Daten innerhalb eines Blocks verwendet.
  • Konstanter Speicher: Ein schreibgeschützter Speicherbereich, der zum Übertragen von schreibgeschützten Daten an alle Threads verwendet wird. Der konstante Speicher ist gecacht und bietet einen schnellen Zugriff.
  • Texturspeicher: Ein schreibgeschützter Speicherbereich, der für räumliche Lokalität optimiert ist und über Texturspeicher-Caches zugegriffen wird. Der Texturspeicher wird häufiger in Grafikworkloads verwendet.
  • Lokaler Speicher: Ein privater Speicherbereich für jeden Thread, der für das Auslagern von Registern und große Datenstrukturen verwendet wird. Der lokale Speicher wird in der Regel auf den globalen Speicher abgebildet.

Programmierer können Daten zwischen dem Host (CPU) und dem Gerät (GPU)-Speicher unter Verwendung von CUDA-Laufzeit-APIs wie cudaMalloc, cudaMemcpy und cudaFree allokieren und übertragen.

Abbildung 3.5 veranschaulicht die CUDA-Speicherhierarchie.

      ____________
     |            |
     |   Global   |
     |   Memory   |
      ____________
           |
      ____________
     |            |
     |  Constant  |
     |   Memory   |
      ____________
           |
      ____________
     |            |
     |  Texture   |
     |   Memory   |
      ____________
           |
           |
      ____________
     |            |
     |   Shared   |
     |   Memory   |
      ____________
           |
      ____________ 
     |            |
     |   Local    |
     |   Memory   |
      ____________

Abbildung 3.5: CUDA-Speicherhierarchie.

CUDA-Synchronisation und -Koordination

CUDA bietet Synchronisations- und Koordinationsprimitive, um die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Threads zu ermöglichen:

  • Barrier-Synchronisation: Die __syncthreads-FunktionHier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei, wobei nur die Kommentare übersetzt wurden:

Die s()-Funktion wirkt als Barriere, die sicherstellt, dass alle Threads in einem Block den gleichen Punkt erreicht haben, bevor sie fortschreiten.

  • Atomare Operationen: CUDA unterstützt atomare Operationen (z.B. atomicAdd, atomicExch), die es Threads ermöglichen, Lese-Modifiziere-Schreib-Operationen auf gemeinsamem oder globalem Speicher auszuführen, ohne von anderen Threads gestört zu werden.
  • Warp-Level-Primitiven: CUDA bietet Warp-Level-Intrinsics (z.B. __shfl, __ballot), die eine effiziente Kommunikation und Synchronisation innerhalb eines Warps ermöglichen.

Die richtige Verwendung von Synchronisations- und Koordinationsprimitiven ist entscheidend für das Schreiben korrekter und effizienter paralleler Programme in CUDA.

Beispiel 3.1 zeigt einen einfachen CUDA-Kernel, der Vektoraddition durchführt.

__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}
 
int main() {
    int *a, *b, *c;
    int n = 1024;
    
    // Speicher auf dem Host allozieren
    a = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    b = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    c = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    
    // Eingabevektoren initialisieren
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }
    
    // Speicher auf dem Gerät allozieren
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int));
    
    // Eingabevektoren vom Host auf das Gerät kopieren
    cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    // Kernel starten
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
    vectorAdd<<<numBlocks,blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, n);
    
    // Ergebnisvektor vom Gerät auf den Host kopieren
    cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    // Gerätespeicher freigeben
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b); 
    cudaFree(d_c);
    
    // Hostspeicher freigeben
    free(a); 
    free(b);
    free(c);
    
    return 0;
}
```Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.
 
```c
n 0;
}

Dieser CUDA-Code startet den vectorAdd-Kernel mit numBlocks Blöcken und blockSize Threads pro Block. Der Kernel führt eine elementweise Addition der Eingangsvektoren a und b durch und speichert das Ergebnis im Vektor c. Die <<<...>>>-Syntax wird verwendet, um die Grid- und Block-Dimensionen beim Starten eines Kernels anzugeben.

CUDA-Streams und -Events

CUDA-Streams und -Events bieten einen Mechanismus für die gleichzeitige Ausführung und Synchronisation von Kernels und Speicheroperationen:

  • Streams: Eine Sequenz von Operationen (Kernel-Starts, Speicherübertragungen), die in Reihenfolge ausgeführt werden. Verschiedene Streams können gleichzeitig ausgeführt werden, was eine Überlappung von Berechnung und Speichertransfers ermöglicht.
  • Events: Markierungen, die in einen Stream eingefügt werden können, um den Abschluss bestimmter Operationen aufzuzeichnen. Events können für Synchronisations- und Zeitmessungszwecke verwendet werden.

Streams und Events ermöglichen es Programmierern, die Leistung ihrer CUDA-Anwendungen zu optimieren, indem sie Berechnung und Speichertransfers überlappen und die vollen Fähigkeiten der GPU-Hardware ausnutzen.

Beispiel 3.2 zeigt die Verwendung von CUDA-Streams zur Überlappung von Kernel-Ausführung und Speicherübertragungen.

// Erstelle zwei Streams
cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);
 
// Kopiere Eingabedaten asynchron auf das Gerät
cudaMemcpyAsync(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
cudaMemcpyAsync(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream2);
 
// Starte Kernels in verschiedenen Streams
kernelA<<<blocks, threads, 0, stream1>>>(d_a);
kernelB<<<blocks, threads, 0, stream2>>>(d_b);
 
// Kopiere Ergebnisse asynchron zurück auf den Host
cudaMemcpyAsync(a, d_a, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream1);
cudaMemcpyAsync(b, d_b, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream2);
 
// Synchronisiere Streams
cudaStreamSynchronize(stream1);
cudaStreamSynchronize(stream2);

In diesem Beispiel werden zwei CUDA-Streams erstellt. Die Eingabedaten werden asynchron unter Verwendung jedes Streams auf das Gerät kopiert. Dann werden Kernels in den verschiedenen Streams gestartet, was eine Überlappung von Berechnung und Speichertransfers ermöglicht.Bitte hier die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei:

OpenCL-Framework

OpenCL (Open Computing Language) ist ein offener, gebührenfreier Standard für die parallele Programmierung über heterogene Plattformen hinweg, einschließlich CPU, GPU, FPGA und andere Beschleuniger. OpenCL bietet ein einheitliches Programmiermodell und einen Satz von APIs, die es Entwicklern ermöglichen, portablen und effizienten Parallelcode zu schreiben.

OpenCL-Programmiermodell

Das OpenCL-Programmiermodell ähnelt CUDA, mit einigen Schlüsselunterschieden in Terminologie und Abstraktionen:

  • Kernel: Eine Funktion, die von einer großen Anzahl von Work-Items (Threads) parallel auf einem OpenCL-Gerät ausgeführt wird.
  • Work-Item: Die grundlegende Ausführungseinheit in OpenCL, analog zu einem Thread in CUDA.
  • Work-Group: Eine Sammlung von Work-Items, die Daten über den lokalen Speicher synchronisieren und teilen können. Work-Groups sind analog zu Thread-Blöcken in CUDA.
  • NDRange: Definiert den Indexbereich und die Work-Item-Organisation für die Ausführung eines Kernels. Es kann ein-, zwei- oder dreidimensional sein.

OpenCL definiert auch ein hierarchisches Speichermodell ähnlich wie CUDA:

  • Globaler Speicher: Für alle Work-Items in allen Work-Groups zugänglich, analog zum globalen Speicher in CUDA.
  • Lokaler Speicher: Von allen Work-Items in einer Work-Group gemeinsam genutzt, analog zum gemeinsamen Speicher in CUDA.
  • Privater Speicher: Privat für ein einzelnes Work-Item, analog zu Registern in CUDA.
  • Konstanter Speicher: Nur-Lese-Speicher, der von allen Work-Items zugänglich ist.

OpenCL-Kernel werden zur Laufzeit von der OpenCL-Laufzeit kompiliert. Das Host-Programm kann die verfügbaren OpenCL-Geräte abfragen, ein geeignetes Gerät auswählen, einen Kontext erstellen und den Kernel für dieses spezifische Gerät erstellen. Dies ermöglicht es OpenCL-Anwendungen, hochgradig portabel über verschiedene Hardware-Plattformen hinweg zu sein.

Beispiel 3.3 zeigt einen OpenCL-Kernel, der Vektoraddition durchführt, ähnlich wie das CUDA-Beispiel in Beispiel 3.1.

__kernel void vectorAdd(__global const int *a, __global const int *b, __global int *c) {
    int i = get_global_id(0);
    c[i] = a[i] + b[i];
}

// Übersetzung der Kommentare: // Führt elementweise Vektoraddition aus // Abfragt die globale ID des aktuellen Work-Items // Speichert das Ergebnis im AusgabevektorHere is the German translation of the provided markdown file, with the code comments translated while the code itself remains unchanged:

__kernel void vector_add(
    __global const int *a, 
    __global const int *b, 
    __global int *c, 
    int n) {
    int i = get_global_id(0);
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

Das Schlüsselwort __kernel definiert eine OpenCL-Kernelfunktion. Das Schlüsselwort __global gibt an, dass ein Zeiger auf den globalen Speicher zeigt. Die Funktion get_global_id gibt den globalen Index des aktuellen Arbeitsitems zurück, der zum Berechnen der Speicheradressen für die Eingabe- und Ausgabevektoren verwendet wird.

Abbildung von Algorithmen auf GPU-Architekturen

Das effiziente Abbilden von Algorithmen auf die GPU-Architektur ist entscheidend für eine hohe Leistung. Zu den wichtigen Überlegungen gehören:

  • Genügend Parallelität offenlegen: Der Algorithmus sollte in viele feingranulare Threads zerlegt werden, die parallel ausgeführt werden können, um die parallele Verarbeitungskapazität der GPU vollständig zu nutzen.

  • Minimierung der Zweigdivergenz: Divergenter Kontrollfluss innerhalb eines Warps/einer Wavefront kann zu Serialisierung und reduzierter SIMD-Effizienz führen. Algorithmen sollten so strukturiert werden, dass Zweigdivergenz wo möglich minimiert wird.

  • Ausnutzung der Speicherhierarchie: Der Zugriff auf den globalen Speicher ist teuer. Algorithmen sollten die Nutzung von Shared Memory und Registern maximieren, um die Zugriffe auf den globalen Speicher zu reduzieren. Daten sollten auch so im Speicher angeordnet werden, dass coalesced Speicherzugriffe ermöglicht werden.

  • Ausgewogenes Verhältnis von Rechenoperationen und Speicherzugriffen: Algorithmen sollten ein hohes Verhältnis von Rechenoperationen zu Speicherzugriffen aufweisen, um Speicherlatenz effektiv zu verbergen und eine hohe Rechenleistung zu erreichen.

  • Minimierung von Host-Gerät-Datenübertragungen: Der Transfer von Daten zwischen Host- und Gerätespeicher ist langsam. Algorithmen sollten solche Transfers minimieren, indem möglichst viel Berechnung auf der GPU erfolgt.

Einige häufig verwendete parallele Algorithmus-Entwurfsmuster bei der Entwicklung von GPU-Kerneln sind:

  • Map: Jeder Thread führt die gleiche Operation auf einem anderen Datenelement aus, was eine einfache parallele Verarbeitung großer Datensätze ermöglicht.

  • Reduce: Parallele Reduktion wird verwendet, um effizient einen einzelnen Wert (z.B. Summe, Maximum) aus einem großen Eingabedatensatz zu berechnen.Here is the German translation of the provided markdown file:

Threads führen lokale Reduktionen durch, die dann kombiniert werden, um das endgültige Ergebnis zu produzieren.

  • Scan: Auch als Präfixsumme bekannt, wird Scan verwendet, um die laufende Summe von Elementen in einem Array zu berechnen. Effiziente parallele Scan-Algorithmen sind wichtige Bausteine für viele GPU-beschleunigte Anwendungen.

  • Stencil: Jeder Thread berechnet einen Wert basierend auf benachbarten Datenelementen. Stencil-Berechnungen sind in wissenschaftlichen Simulationen und Bildverarbeitungsanwendungen weit verbreitet.

  • Gather/Scatter: Threads lesen aus (Gather) oder schreiben in (Scatter) beliebige Speicherorte im globalen Speicher. Sorgfältige Datenverteilung und Zugriffsmuster sind für die Effizienz erforderlich.

Schlussfolgerung

GPU-Programmiermodelle wie CUDA und OpenCL legen die Parallelverarbeitungsfähigkeiten moderner GPUs für Entwickler offen, wodurch sie ein breites Spektrum an Anwendungen beschleunigen können. Diese Programmiermodelle bieten Abstraktionen, die es ermöglichen, feingranulare parallele Workloads effizient auf die GPU-Hardware abzubilden.

Das Verständnis des Ausführungsmodells, der Speicherhierarchie und der Synchronisationsprimitiven, die von diesen Programmiermodellen bereitgestellt werden, ist für das Schreiben von hochleistungsfähigem GPU-Code unerlässlich. Entwickler müssen Faktoren wie die Organisation der Threads, Divergenz von Verzweigungen, Speicherzugriffsmuster und Algorithmusdesign sorgfältig berücksichtigen, um die Rechenleistung von GPUs voll auszuschöpfen.

Da sich GPU-Architekturen kontinuierlich weiterentwickeln, müssen sich auch Programmiermodelle und Werkzeuge weiterentwickeln, um Entwickler in die Lage zu versetzen, neue Hardwarefunktionen und -fähigkeiten effektiv zu nutzen. Laufende Forschung in Bereichen wie Programmiersprachen-Design, Compiler-Optimierung und Autotuning werden entscheidend sein, um die Produktivität der Programmierer und die Leistungsportabilität im Zeitalter des Heterogenen Rechnens zu verbessern.

Chapter 2 Gpu Rogramming ModelsChapter 4 Gpu Memory System Design