Kapitel 6: GPU-Leistungskennzahlen und -Analyse

Die Analyse und Optimierung der Leistung von GPU-Anwendungen ist entscheidend, um eine hohe Effizienz und Auslastung der GPU-Hardwareressourcen zu erreichen. In diesem Kapitel werden wir die wichtigsten GPU-Leistungskennzahlen, Profiling- und Optimierungswerkzeuge, Techniken zur Identifizierung von Leistungsengpässen und Strategien zur Verbesserung der GPU-Leistung untersuchen.

Durchsatz, Latenz und Speicherbandbreite

Drei grundlegende Kennzahlen zur Bewertung der GPU-Leistung sind Durchsatz, Latenz und Speicherbandbreite. Das Verständnis dieser Kennzahlen und ihrer Auswirkungen ist entscheidend für die Analyse und Optimierung von GPU-Anwendungen.

Durchsatz

Der Durchsatz bezieht sich auf die Anzahl der Operationen oder Aufgaben, die eine GPU in einer bestimmten Zeit abschließen kann. Er wird in der Regel in Gleitkommaoperationen pro Sekunde (FLOPS) oder Anweisungen pro Sekunde (IPS) gemessen. GPUs sind so konzipiert, dass sie durch Ausnutzung von Parallelität und die gleichzeitige Ausführung einer großen Anzahl von Threads einen hohen Durchsatz erreichen können.

Der theoretische Spitzendurchsatz einer GPU kann mit folgender Formel berechnet werden:

Spitzendurchsatz (FLOPS) = Anzahl der CUDA-Kerne × Taktfrequenz × FLOPS pro CUDA-Kern pro Takt

Zum Beispiel hat eine NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU 4352 CUDA-Kerne, eine Basistaktfrequenz von 1350 MHz und jeder CUDA-Kern kann 2 Gleitkommaoperationen pro Takt ausführen (FMA - Fused Multiply-Add). Daher beträgt ihr theoretischer Spitzendurchsatz:

Spitzendurchsatz (FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11,75 TFLOPS

In der Praxis ist es jedoch schwierig, den theoretischen Spitzendurchsatz zu erreichen, da verschiedene Faktoren wie Speicherzugriffsmuster, Zweigdivergenz und Ressourcenbeschränkungen eine Rolle spielen.

Latenz

Die Latenz bezieht sich auf die Zeit, die für den Abschluss einer einzelnen Operation oder Aufgabe benötigt wird. Im Kontext von GPUs ist die Latenz oft mit Speicherzugriffen verbunden. GPUs haben ein hierarchisches Speichersystem, und der Zugriff auf Daten aus verschiedenen Ebenen der Speicherhierarchie führt zu unterschiedlichenTypische Latenzzeiten für verschiedene Speicherebenen in einer GPU sind:

Register: 0-1 Zyklen
Gemeinsamer Speicher: 1-2 Zyklen
L1-Cache: 20-30 Zyklen
L2-Cache: 200-300 Zyklen
Globaler Speicher (DRAM): 400-800 Zyklen

Die Latenz kann einen erheblichen Einfluss auf die GPU-Leistung haben, insbesondere wenn es Abhängigkeiten zwischen Operationen gibt oder wenn Threads auf das Abrufen von Daten aus dem Speicher warten. Techniken wie Latenzverbergung, Prefetching und Caching können dazu beitragen, die Auswirkungen der Latenz auf die GPU-Leistung zu mindern.

Speicherbandbreite

Die Speicherbandbreite bezeichnet die Rate, mit der Daten zwischen der GPU und ihrem Speichersubsystem übertragen werden können. Sie wird üblicherweise in Bytes pro Sekunde (B/s) oder Gigabytes pro Sekunde (GB/s) gemessen. GPUs verfügen über Hochgeschwindigkeits-Speicherschnittstellen wie GDDR6 oder HBM2, um die datenintensive Natur von Grafik- und Rechenaufgaben zu unterstützen.

Die theoretische Spitzen-Speicherbandbreite einer GPU kann mit der folgenden Formel berechnet werden:

Spitzen-Speicherbandbreite (GB/s) = Speichertaktfrequenz × Speicherbus-Breite ÷ 8

Zum Beispiel hat eine NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU eine Speichertaktfrequenz von 7000 MHz (effektiv) und eine Speicherbus-Breite von 352 Bit. Daher beträgt ihre theoretische Spitzen-Speicherbandbreite:

Spitzen-Speicherbandbreite (GB/s) = 7000 MHz × 352 Bit ÷ 8 = 616 GB/s

Die Speicherbandbreite ist ein entscheidender Faktor für die GPU-Leistung, da viele GPU-Anwendungen speichergebunden sind, d.h. ihre Leistung durch die Rate, mit der Daten zwischen GPU und Speicher übertragen werden können, begrenzt ist. Die Optimierung von Speicherzugriffsmustern, die Minimierung von Datenübertragungen und die Nutzung der Speicherhierarchie können dazu beitragen, die Ausnutzung der Speicherbandbreite zu verbessern.

Profiling- und Leistungsoptimierungswerkzeuge

Profiling- und Leistungsoptimierungswerkzeuge sind unerlässlich, um das Verhalten von GPU-Anwendungen zu analysieren, Leistungsengpässe zu identifizieren und Optimierungsbemühungen zu lenken. Diese Werkzeuge liefern Einblicke in verschiedene Aspekte der GPU-Leistung, wie z.B. die Ausführungszeit von Kernels, Speicherzugriffsmuster und Ressourcenauslastung.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Quellcode wurden nur die Kommentare übersetzt:

GPU-Profiling- und Leistungsoptimierungstools

Einige beliebte Profiling- und Leistungsoptimierungstools für GPUs sind:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Ein grafisches Profiling-Tool, das einen umfassenden Überblick über die Leistung von GPU-Anwendungen bietet. Es ermöglicht Entwicklern, die Ausführung von Kernels, Speicherübertragungen und API-Aufrufe zu analysieren und Optimierungsempfehlungen zu erhalten.
NVIDIA Nsight: Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die Profiling- und Debugging-Funktionen für GPU-Anwendungen enthält. Es unterstützt verschiedene Programmiersprachen und Frameworks wie CUDA, OpenCL und OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: Ein eigenständiges Profiling-Tool, das sich auf die Analyse der GPU-Kernel-Leistung konzentriert. Es liefert detaillierte Leistungskennzahlen wie Befehlsdurchsatz, Speichereffizienz und Auslastung und hilft, Leistungsengpässe auf Quellcode-Ebene zu identifizieren.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Ein Profiling-Tool für AMD-GPUs, das Leistungsdaten für DirectX-, Vulkan- und OpenCL-Anwendungen erfasst und visualisiert. Es bietet Einblicke in die GPU-Auslastung, den Speicherverbrauch und Pipeline-Staus.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Ein statisches Analysewerkzeug, das GPU-Shader-Code analysiert und Leistungsvorhersagen, Ressourcenverbrauch und Optimierungsvorschläge liefert.

Diese Tools funktionieren in der Regel, indem sie den GPU-Anwendungscode instrumentieren, Leistungsdaten während der Ausführung erfassen und die Daten in einem benutzerfreundlichen Format zur Analyse präsentieren. Sie bieten oft Zeitleisten, Leistungszähler und Quellcode-Korrelation, um Entwicklern dabei zu helfen, Leistungsprobleme zu identifizieren und ihren Code zu optimieren.

Beispiel: Profiling einer CUDA-Anwendung mit dem NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

Kompilieren der CUDA-Anwendung mit aktiviertem Profiling:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
Ausführen der Anwendung mit Profiling:
```
nvprof ./myapp
```
Öffnen des Visual Profilers:
```
nvvp
```
Importieren der generierten Profiling-DatenHier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei, wobei die Kommentare in den Codeblöcken übersetzt wurden:
Analysieren Sie die Timeline-Ansicht, die Kernel-Leistung, die Speicherübertragungen und die API-Aufrufe.
Identifizieren Sie Leistungsengpässe und optimieren Sie den Code basierend auf den Empfehlungen des Profilers.

Identifizierung von Leistungsengpässen

Die Identifizierung von Leistungsengpässen ist entscheidend für die Optimierung von GPU-Anwendungen. Leistungsengpässe können aus verschiedenen Faktoren resultieren, wie ineffiziente Speicherzugriffsmuster, geringe Auslastung, Zweigdivergenz und Ressourcenbeschränkungen. Einige gängige Techniken zur Identifizierung von Leistungsengpässen sind:

Profiling: Die Verwendung von Profiling-Tools zur Messung der Kernel-Ausführungszeit, der Speicherübertragungszeit und des API-Overheads kann dabei helfen, die Teile der Anwendung zu identifizieren, die am meisten Zeit und Ressourcen verbrauchen.
Analyse der Auslastung: Die Auslastung bezieht sich auf das Verhältnis aktiver Warps zur maximal möglichen Anzahl von Warps, die von einer GPU unterstützt werden. Eine geringe Auslastung kann auf eine Unterauslastung der GPU-Ressourcen hinweisen und kann darauf hindeuten, dass eine Optimierung der Block- und Grid-Dimensionen oder eine Reduzierung des Register- und gemeinsamen Speicherverbrauchs erforderlich ist.
Untersuchung der Speicherzugriffsmuster: Ineffiziente Speicherzugriffsmuster, wie nicht-koaleszierte Speicherzugriffe oder häufige Zugriffe auf den globalen Speicher, können die GPU-Leistung erheblich beeinträchtigen. Die Analyse der Speicherzugriffsmuster mit Hilfe von Profiling-Tools kann Möglichkeiten zur Optimierung, wie die Verwendung von gemeinsamem Speicher oder die Verbesserung der Datenlokalität, aufzeigen.
Untersuchung der Zweigdivergenz: Zweigdivergenz tritt auf, wenn Threads innerhalb eines Warps aufgrund von Bedingungsanweisungen unterschiedliche Ausführungspfade einschlagen. Divergente Zweige können zu Serialisierung und verringerter Leistung führen. Die Identifizierung und Minimierung der Zweigdivergenz kann dazu beitragen, die GPU-Leistung zu verbessern.
Überwachung der Ressourcenauslastung: GPUs haben begrenzte Ressourcen, wie Register, gemeinsamen Speicher und Thread-Blöcke. Die Überwachung der Ressourcenauslastung mit Hilfe von Profiling-Tools kann dabei helfen, Ressourcenengpässe zu identifizieren und Optimierungsmaßnahmen, wie die Reduzierung des Registerverbrauchs, zu leiten.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Codebereich wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

Beispiel: Identifizieren eines Engpasses beim Speicherzugriff mit NVIDIA Nsight Compute

Profilen Sie die CUDA-Anwendung mit Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
Öffnen Sie den generierten Profil-Bericht in Nsight Compute.
Analysieren Sie den Abschnitt "Memory Workload Analysis", um ineffiziente Speicherzugriffsmuster wie nicht-koaleszierte Zugriffe oder hohe globale Speichernutzung zu identifizieren.
Optimieren Sie die Speicherzugriffsmuster basierend auf den Erkenntnissen von Nsight Compute, z.B. durch die Verwendung von Shared Memory oder durch Verbesserung der Datenlokalität.

Strategien zur Verbesserung der GPU-Leistung

Sobald Leistungsengpässe identifiziert wurden, können verschiedene Strategien eingesetzt werden, um die GPU-Leistung zu verbessern. Einige gängige Optimierungsstrategien sind:

Maximierung der Parallelität: Stellen Sie sicher, dass die Anwendung in eine ausreichende Anzahl von parallelen Aufgaben zerlegt ist, um die GPU-Ressourcen voll auszunutzen. Dies kann das Anpassen von Block- und Gitterdimensionen, die Verwendung von Streams für die gleichzeitige Ausführung oder das Ausnutzen von Aufgaben-Parallelität beinhalten.
Optimierung der Speicherzugriffsmuster: Verbessern Sie die Effizienz des Speicherzugriffs, indem Sie globale Speicherzugriffe minimieren, Shared Memory für häufig zugegriffene Daten verwenden und koaleszierte Speicherzugriffe sicherstellen. Techniken wie Memory Tiling, Daten-Layout-Transformationen und Caching können dabei helfen, die Speicherleistung zu optimieren.
Reduzierung der Zweigdivergenz: Minimieren Sie die Zweigdivergenz, indem Sie den Code so umstrukturieren, dass divergente Zweige innerhalb eines Warps vermieden werden. Techniken wie Branch Predication, datenabhängiges Branching und Warp-Level-Programmierung können dazu beitragen, die Auswirkungen der Zweigdivergenz zu reduzieren.
Ausnutzung der Speicherhierarchie: Nutzen Sie die GPU-Speicherhierarchie effektiv, indem Sie Register und Shared Memory für häufig zugegriffene Daten maximieren. Verwenden Sie Textur-Speicher und konstanten Speicher für schreibgeschützte Daten, die räumliche Lokalität aufweisen oder gleichmäßig über die Threads hinweg zugegriffen werden.
Überlappung von Berechnung und Speicherzugriff: Versuchen Sie, die Ausführung von Berechnungen und Speicherzugriffen zu überlappen, um die Gesamtleistung zu steigern. Techniken wie asynchrone Übertragungen, Streams und Pipelining können dabei hilfreich sein.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Codebereich wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.
Überlappung von Berechnungen und Speichertransfers: Verbergen Sie die Latenz von Speichertransfers, indem Sie Berechnungen mit Speichertransfers unter Verwendung von CUDA-Streams oder OpenCL-Befehlswarteschlangen überlappen. Dies ermöglicht es der GPU, Berechnungen durchzuführen, während Daten zwischen dem Hauptspeicher und dem Gerätespeicher übertragen werden.
Abstimmung der Kernel-Startparameter: Experimentieren Sie mit verschiedenen Block- und Gittergrößen, um die optimale Konfiguration für jeden Kernel zu finden. Die optimalen Startparameter hängen von Faktoren wie der Anzahl der pro Thread verwendeten Register, der Verwendung von gemeinsamem Speicher und den Eigenschaften der GPU-Architektur ab.
Minimierung von Host-Geräte-Datentransfers: Reduzieren Sie die Menge der Daten, die zwischen dem Host (CPU) und dem Gerät (GPU) übertragen werden, indem Sie so viele Berechnungen wie möglich auf der GPU durchführen. Bündeln Sie kleine Transfers zu größeren, um die Overhead jedes Transfers zu amortisieren.
Verwendung asynchroner Operationen: Nutzen Sie asynchrone Operationen wie asynchrone Speicherübertragungen und Kernel-Starts, um Berechnung und Kommunikation zu überlappen. Dies ermöglicht es der CPU, andere Aufgaben auszuführen, während die GPU arbeitet, was die Gesamtleistung der Anwendung verbessert.

Beispiel: Optimierung von Speicherzugriffsmustern mit gemeinsamem Speicher in CUDA

Ursprünglicher Code mit ineffizienten globalen Speicherzugriffen:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Optimierter Code mit Verwendung von gemeinsamem Speicher:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __shared__ float sharedData[256];
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        dat
```Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurde der Code selbst nicht übersetzt, sondern nur die Kommentare.
 
a[tid] = result;
    }
}

Im optimierten Code werden die Eingabedaten zunächst in den gemeinsamen Speicher (shared memory) geladen, der eine deutlich geringere Latenz im Vergleich zum globalen Speicher (global memory) aufweist. Die Berechnung wird dann unter Verwendung des gemeinsamen Speichers durchgeführt, was die Anzahl der Zugriffe auf den globalen Speicher reduziert und die Leistung verbessert.

Schlussfolgerung

Die Analyse und Optimierung der GPU-Leistung ist für die Entwicklung effizienter und hochleistungsfähiger GPU-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Durch das Verständnis wichtiger Leistungskennzahlen wie Durchsatz, Latenz und Speicherbandbreite können Entwickler fundierte Entscheidungen über die Optimierung ihres Codes treffen.

Profiling- und Leistungsoptimierungswerkzeuge spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Leistungsengpässen und der Steuerung der Optimierungsbemühungen. Diese Werkzeuge liefern wertvolle Einblicke in die Kernel-Ausführung, Speicherzugriffsmuster, Auslastung und Ressourcennutzung, was es den Entwicklern ermöglicht, ihre Optimierungsbemühungen auf die kritischsten Bereiche zu konzentrieren.

Zu den gängigen Optimierungsstrategien gehören die Maximierung der Parallelität, die Optimierung der Speicherzugriffsmuster, die Reduzierung der Zweigdivergenz usw.

Hier sind einige gängige Strategien zur Optimierung der GPU-Leistung, die in Markdown-Format fortgesetzt werden:

Reduzierung der Zweigdivergenz: Divergente Kontrollflüsse innerhalb eines Warps/einer Wavefront können zu Serialisierung und reduzierter SIMD-Effizienz führen. Algorithmen sollten so strukturiert werden, dass die Zweigdivergenz soweit wie möglich minimiert wird. Techniken wie Zweigprädikation, datenabhängiges Verzweigen und Warp-Level-Programmierung können dazu beitragen, die Auswirkungen der Zweigdivergenz zu reduzieren.
Ausnutzung der Speicherhierarchie: Nutzen Sie die GPU-Speicherhierarchie effektiv, indem Sie Register und gemeinsamen Speicher für häufig zugegriffene Daten maximieren. Verwenden Sie Texturspeicher und konstanten Speicher für schreibgeschützte Daten, die räumliche Lokalität aufweisen oder gleichmäßig über die Threads hinweg zugegriffen werden.
Überlappung von Berechnung und Speicherübertragung: Verbergen Sie die Latenz von Speicherübertragungen, indem Sie Berechnungen und Speicherübertragungen unter Verwendung von CUDA-Streams oder OpenCL-Befehlswarteschlangen überlappen. Dadurch könnenHere is the German translation of the provided markdown file, with the code comments translated:
Anpassen der Kernel-Startparameter: Experimentieren Sie mit verschiedenen Block- und Gittergrößen, um die optimale Konfiguration für jeden Kernel zu finden. Die optimalen Startparameter hängen von Faktoren wie der Anzahl der pro Thread verwendeten Register, der Nutzung des gemeinsamen Speichers und den Eigenschaften der GPU-Architektur ab.
Minimieren von Host-Geräte-Datenübertragungen: Reduzieren Sie die Menge der Daten, die zwischen dem Host (CPU) und dem Gerät (GPU) übertragen werden, indem Sie möglichst viele Berechnungen auf der GPU durchführen. Bündeln Sie kleine Übertragungen zu größeren, um die Overhead jeder Übertragung zu amortisieren.
Verwendung asynchroner Operationen: Nutzen Sie asynchrone Operationen wie asynchrone Speicherübertragungen und Kernel-Starts, um Berechnung und Kommunikation zu überlappen. Dadurch kann die CPU andere Aufgaben ausführen, während die GPU arbeitet, was die Gesamtleistung der Anwendung verbessert.

Beispiel: Optimierung der Speicherzugriffsmuster mit Hilfe des gemeinsamen Speichers in CUDA

Ursprünglicher Code mit ineffizienten globalen Speicherzugriffen:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Optimierter Code mit Verwendung des gemeinsamen Speichers:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __shared__ float sharedData[256];
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Im optimierten Code wird die Eingabedaten zunächst in den gemeinsamen Speicher geladen, der eine viel geringere Latenz aufweist alsGlobaler Speicher. Die Berechnung wird dann unter Verwendung des gemeinsamen Speichers durchgeführt, wodurch die Anzahl der Zugriffe auf den globalen Speicher reduziert und die Leistung verbessert wird.

// Allocate global memory for input and output arrays
float *d_a, *d_b, *d_c;
cudaMalloc(&d_a, N * sizeof(float));
cudaMalloc(&d_b, N * sizeof(float));
cudaMalloc(&d_c, N * sizeof(float));
 
// Copy input data from host to device
cudaMemcpy(d_a, a, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
 
// Launch kernel to perform computation
dim3 block(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
dim3 grid(N / block.x, N / block.y);
kernel<<<grid, block>>>(d_a, d_b, d_c);
 
// Copy output data from device to host
cudaMemcpy(c, d_c, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
 
// Free device memory
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design