Capítulo 6: Métricas y Análisis del Rendimiento de GPU

Analizar y optimizar el rendimiento de las aplicaciones de GPU es crucial para lograr una alta eficiencia y utilización de los recursos de hardware de la GPU. En este capítulo, exploraremos las métricas clave de rendimiento de GPU, las herramientas de perfilado y optimización, las técnicas para identificar los cuellos de botella de rendimiento y las estrategias para mejorar el rendimiento de la GPU.

Rendimiento, Latencia y Ancho de Banda de Memoria

Tres métricas fundamentales para evaluar el rendimiento de la GPU son el rendimiento, la latencia y el ancho de banda de memoria. Comprender estas métricas y sus implicaciones es esencial para analizar y optimizar las aplicaciones de GPU.

Rendimiento

El rendimiento se refiere al número de operaciones o tareas que una GPU puede completar en una cantidad de tiempo determinada. Generalmente se mide en operaciones de punto flotante por segundo (FLOPS) o instrucciones por segundo (IPS). Las GPU están diseñadas para lograr un alto rendimiento explotando el paralelismo y ejecutando un gran número de hilos de forma concurrente.

El pico teórico de rendimiento de una GPU se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

Pico de Rendimiento (FLOPS) = Número de Núcleos CUDA × Frecuencia de Reloj × FLOPS por Núcleo CUDA por Ciclo

Por ejemplo, una GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti tiene 4352 núcleos CUDA, una frecuencia de reloj base de 1350 MHz y cada núcleo CUDA puede realizar 2 operaciones de punto flotante por ciclo (FMA - Fused Multiply-Add). Por lo tanto, su pico teórico de rendimiento es:

Pico de Rendimiento (FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11.75 TFLOPS

Sin embargo, lograr el pico teórico de rendimiento en la práctica es un desafío debido a diversos factores, como los patrones de acceso a la memoria, la divergencia de ramificación y las restricciones de recursos.

Latencia

La latencia se refiere al tiempo que tarda una sola operación o tarea en completarse. En el contexto de las GPU, la latencia a menudo se asocia con las operaciones de acceso a la memoria. Las GPU tienen un sistema de memoria jerárquico, y acceder a los datos desde diferentes niveles de la jerarquía de memoria conlleva diferentesLatencias típicas para varios niveles de memoria en una GPU son:

Registros: 0-1 ciclos
Memoria compartida: 1-2 ciclos
Caché L1: 20-30 ciclos
Caché L2: 200-300 ciclos
Memoria global (DRAM): 400-800 ciclos

La latencia puede tener un impacto significativo en el rendimiento de la GPU, especialmente cuando hay dependencias entre operaciones o cuando los hilos esperan que se recuperen datos de la memoria. Técnicas como ocultación de latencia, prefetching y almacenamiento en caché pueden ayudar a mitigar el impacto de la latencia en el rendimiento de la GPU.

Ancho de banda de memoria

El ancho de banda de memoria se refiere a la tasa a la que se pueden transferir datos entre la GPU y su subsistema de memoria. Normalmente se mide en bytes por segundo (B/s) o gigabytes por segundo (GB/s). Las GPU tienen interfaces de memoria de alto ancho de banda, como GDDR6 o HBM2, para admitir la naturaleza intensiva en datos de los trabajos gráficos y de cálculo.

El ancho de banda de memoria máximo teórico de una GPU se puede calcular usando la siguiente fórmula:

Ancho de banda de memoria máximo (GB/s) = Frecuencia del reloj de memoria × Ancho del bus de memoria ÷ 8

Por ejemplo, una GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti tiene una frecuencia de reloj de memoria de 7000 MHz (efectiva) y un ancho de bus de memoria de 352 bits. Por lo tanto, su ancho de banda de memoria máximo teórico es:

Ancho de banda de memoria máximo (GB/s) = 7000 MHz × 352 bits ÷ 8 = 616 GB/s

El ancho de banda de memoria es un factor crítico en el rendimiento de la GPU, ya que muchas aplicaciones de GPU están limitadas por la memoria, lo que significa que su rendimiento está limitado por la tasa a la que se pueden transferir datos entre la GPU y la memoria. Optimizar los patrones de acceso a la memoria, minimizar las transferencias de datos y aprovechar la jerarquía de memoria pueden ayudar a mejorar la utilización del ancho de banda de memoria.

Herramientas de perfilado y optimización del rendimiento

Las herramientas de perfilado y optimización del rendimiento son esenciales para analizar el comportamiento de las aplicaciones de GPU, identificar los cuellos de botella de rendimiento y guiar los esfuerzos de optimización. Estas herramientas proporcionan información sobre varios aspectos del rendimiento de la GPU, como el tiempo de ejecución del kernel, los accesos a la memoria, etc.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos al español:

Patrones ESS, ocupación y utilización de recursos

Algunas herramientas populares de perfilado y optimización de rendimiento para GPUs incluyen:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Una herramienta de perfilado gráfica que proporciona una vista integral del rendimiento de la aplicación GPU. Permite a los desarrolladores analizar la ejecución de kernels, las transferencias de memoria y las llamadas a la API, y proporciona recomendaciones para la optimización.
NVIDIA Nsight: Un entorno de desarrollo integrado (IDE) que incluye capacidades de perfilado y depuración para aplicaciones GPU. Admite varios lenguajes de programación y marcos, como CUDA, OpenCL y OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: Una herramienta de perfilado independiente que se centra en el análisis del rendimiento de los kernels GPU. Proporciona métricas de rendimiento detalladas, como el rendimiento de instrucciones, la eficiencia de la memoria y la ocupación, y ayuda a identificar los cuellos de botella de rendimiento a nivel de código fuente.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Una herramienta de perfilado para GPUs AMD que captura y visualiza datos de rendimiento para aplicaciones DirectX, Vulkan y OpenCL. Proporciona información sobre la utilización de la GPU, el uso de la memoria y los bloqueos en la canalización.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Una herramienta de análisis estático que analiza el código de sombreado de la GPU y proporciona predicciones de rendimiento, uso de recursos y sugerencias de optimización.

Estas herramientas suelen funcionar instrumentando el código de la aplicación GPU, recopilando datos de rendimiento durante la ejecución y presentando los datos en un formato fácil de usar para su análisis. A menudo proporcionan vistas de la línea de tiempo, contadores de rendimiento y correlación con el código fuente para ayudar a los desarrolladores a identificar problemas de rendimiento y optimizar su código.

Ejemplo: Perfilado de una aplicación CUDA usando NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

Construye la aplicación CUDA con el perfilado habilitado:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
Ejecuta la aplicación con perfilado:
```
nvprof ./myapp
```
Abre el Visual Profiler:
```
nvvp
```
Importa los datos de perfilado generadosAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos al español y el código sin traducir:
Analizar la vista de la línea de tiempo, el rendimiento del kernel, las transferencias de memoria y las llamadas a la API.
Identificar los cuellos de botella de rendimiento y optimizar el código en función de las recomendaciones del perfilador.

Identificación de cuellos de botella de rendimiento

La identificación de cuellos de botella de rendimiento es crucial para optimizar las aplicaciones GPU. Los cuellos de botella de rendimiento pueden surgir de diversos factores, como patrones de acceso a la memoria ineficientes, baja ocupación, divergencia de ramificación y restricciones de recursos. Algunas técnicas comunes para identificar cuellos de botella de rendimiento incluyen:

Perfilado: El uso de herramientas de perfilado para medir el tiempo de ejecución del kernel, el tiempo de transferencia de memoria y la sobrecarga de la API puede ayudar a identificar qué partes de la aplicación consumen más tiempo y recursos.
Análisis de la ocupación: La ocupación se refiere a la relación entre los warps activos y el número máximo de warps admitidos por una GPU. Una baja ocupación puede indicar una subutilización de los recursos de la GPU y puede sugerir la necesidad de optimizar las dimensiones de los bloques y la cuadrícula, o reducir el uso de registros y memoria compartida.
Examen de los patrones de acceso a la memoria: Los patrones de acceso a la memoria ineficientes, como los accesos a la memoria global no coalescidos o los accesos frecuentes a la memoria global, pueden afectar significativamente el rendimiento de la GPU. Analizar los patrones de acceso a la memoria utilizando herramientas de perfilado puede ayudar a identificar oportunidades de optimización, como el uso de memoria compartida o la mejora de la localidad de los datos.
Investigación de la divergencia de ramificación: La divergencia de ramificación ocurre cuando los hilos dentro de un warp toman diferentes rutas de ejecución debido a declaraciones condicionales. Las ramificaciones divergentes pueden provocar serialización y reducir el rendimiento. Identificar y minimizar la divergencia de ramificación puede ayudar a mejorar el rendimiento de la GPU.
Monitoreo de la utilización de recursos: Las GPU tienen recursos limitados, como registros, memoria compartida y bloques de hilos. Monitorear la utilización de recursos utilizando herramientas de perfilado puede ayudar a identificar los cuellos de botella de recursos y guiar los esfuerzos de optimización, como reducir el uso de registros.Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:

Ejemplo: Identificación de un cuello de botella de acceso a la memoria usando NVIDIA Nsight Compute

Perfil la aplicación CUDA usando Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
Abre el informe de perfil generado en Nsight Compute.
Analiza la sección "Análisis de la carga de trabajo de memoria" para identificar patrones de acceso a la memoria ineficientes, como accesos no coalescentes o un alto uso de memoria global.
Optimiza los patrones de acceso a la memoria en función de los insights proporcionados por Nsight Compute, como el uso de memoria compartida o la mejora de la localidad de los datos.

Estrategias para mejorar el rendimiento de la GPU

Una vez identificados los cuellos de botella de rendimiento, se pueden emplear varias estrategias para mejorar el rendimiento de la GPU. Algunas estrategias de optimización comunes incluyen:

Maximizar el paralelismo: Asegúrate de que la aplicación se descompone en un número suficiente de tareas paralelas para utilizar al máximo los recursos de la GPU. Esto puede implicar ajustar las dimensiones de los bloques y la cuadrícula, usar streams para ejecución concurrente o aprovechar el paralelismo a nivel de tareas.
Optimizar los patrones de acceso a la memoria: Mejora la eficiencia del acceso a la memoria minimizando los accesos a la memoria global, usando memoria compartida para los datos a los que se accede con frecuencia y asegurando accesos coalescentes a la memoria. Técnicas como el particionamiento de memoria, las transformaciones de diseño de datos y el almacenamiento en caché pueden ayudar a optimizar el rendimiento de la memoria.
Reducir la divergencia de ramas: Minimiza la divergencia de ramas reestructurando el código para evitar ramas divergentes dentro de un warp. Técnicas como la predicción de ramas, las ramas dependientes de datos y la programación a nivel de warp pueden ayudar a reducir el impacto de la divergencia de ramas.
Aprovechar la jerarquía de memoria: Aprovecha de manera efectiva la jerarquía de memoria de la GPU maximizando el uso de registros y memoria compartida para los datos a los que se accede con frecuencia. Usa memoria de textura y memoria constante para datos de solo lectura que muestran localidad espacial o se acceden uniformemente entre los hilos.
Superponer cálculo y acceso a memoria:Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos y el código sin traducir:

Optimizaciones de rendimiento en GPU:

Uso eficiente de la memoria: Aprovechar la jerarquía de memoria de la GPU, como la memoria compartida y los registros, para reducir el acceso a la memoria global más lenta.
Divergencia de ramificación: Minimizar la divergencia de ramificación dentro de los hilos de un mismo bloque para evitar que algunos hilos se ejecuten mientras otros permanecen inactivos.
Coalescing de accesos a memoria: Asegurar que los hilos de un mismo bloque accedan a la memoria de manera coalesced para maximizar el ancho de banda de memoria.
Paralelismo a nivel de hilo: Explotar el paralelismo a nivel de hilo, lanzando suficientes hilos para mantener ocupada la GPU.
Solapamiento de transferencias de memoria: Ocultar la latencia de las transferencias de memoria mediante el solapamiento de cálculos con transferencias de memoria utilizando streams de CUDA o colas de comandos de OpenCL. Esto permite que la GPU realice cálculos mientras se transfieren datos entre la memoria del host y del dispositivo.
Ajuste de los parámetros de lanzamiento del kernel: Experimenta con diferentes tamaños de bloque y de cuadrícula para encontrar la configuración óptima para cada kernel. Los parámetros de lanzamiento óptimos dependen de factores como el número de registros utilizados por cada hilo, el uso de memoria compartida y las características de la arquitectura de la GPU.
Minimización de las transferencias de datos entre host y dispositivo: Reduce la cantidad de datos transferidos entre el host (CPU) y el dispositivo (GPU) realizando la mayor cantidad de cálculos posible en la GPU. Agrupa pequeñas transferencias en otras más grandes para amortizar el overhead de cada transferencia.
Uso de operaciones asíncronas: Aprovecha las operaciones asíncronas, como copias de memoria asíncronas y lanzamientos de kernel, para solapar cálculos y comunicación. Esto permite que la CPU realice otras tareas mientras la GPU está ejecutando, mejorando el rendimiento general de la aplicación.

Ejemplo: Optimización de los patrones de acceso a memoria utilizando memoria compartida en CUDA

Código original con accesos ineficientes a la memoria global:

__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;
    }
}

Código optimizado utilizando memoria compartida:

__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;
    }
}
```Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:
 
a[tid] = result;
    }
}

En el código optimizado, los datos de entrada se cargan primero en la memoria compartida, que tiene una latencia mucho más baja en comparación con la memoria global. El cálculo se realiza entonces utilizando la memoria compartida, reduciendo el número de accesos a la memoria global y mejorando el rendimiento.

Conclusión

Analizar y optimizar el rendimiento de la GPU es esencial para desarrollar aplicaciones GPU eficientes y de alto rendimiento. Al comprender métricas de rendimiento clave como el rendimiento, la latencia y el ancho de banda de memoria, los desarrolladores pueden tomar decisiones informadas sobre la optimización de su código.

Las herramientas de perfilado y optimización de rendimiento desempeñan un papel crucial en la identificación de los cuellos de botella de rendimiento y en la orientación de los esfuerzos de optimización. Estas herramientas proporcionan información valiosa sobre la ejecución del kernel, los patrones de acceso a la memoria, la ocupación y la utilización de recursos, lo que permite a los desarrolladores centrar sus esfuerzos de optimización en las áreas más críticas.

Las estrategias de optimización comunes incluyen maximizar el paralelismo, optimizar los patrones de acceso a la memoria, reducir la divergencia de ramas, etc.

Aquí hay algunas estrategias comunes para optimizar el rendimiento de la GPU, continuadas en formato Markdown:

Reducción de la divergencia de ramas: El flujo de control divergente dentro de una warp/wavefront puede conducir a la serialización y a una eficiencia SIMD reducida. Los algoritmos deben estructurarse para minimizar la divergencia de ramas cuando sea posible. Técnicas como la predicción de ramas, el ramificación dependiente de datos y la programación a nivel de warp pueden ayudar a reducir el impacto de la divergencia de ramas.
Explotación de la jerarquía de memoria: Aproveche eficazmente la jerarquía de memoria de la GPU maximizando el uso de registros y memoria compartida para los datos a los que se accede con más frecuencia. Utilice la memoria de texturas y la memoria constante para los datos de solo lectura que presentan localidad espacial o a los que se accede de forma uniforme entre los hilos.
Superposición de cálculo y transferencias de memoria: Oculte la latencia de las transferencias de memoria superponiendo el cálculo con las transferencias de memoria utilizando CUDA streams u OpenCL command queues. Esto permiteAquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:
Ajuste de los Parámetros de Lanzamiento del Kernel: Experimenta con diferentes tamaños de bloque y de cuadrícula para encontrar la configuración óptima para cada kernel. Los parámetros de lanzamiento óptimos dependen de factores como el número de registros utilizados por cada hilo, el uso de memoria compartida y las características de la arquitectura GPU.
Minimizar las Transferencias de Datos entre Host y Dispositivo: Reduce la cantidad de datos transferidos entre el host (CPU) y el dispositivo (GPU) realizando la mayor cantidad de cálculos posible en la GPU. Agrupa pequeñas transferencias en otras más grandes para amortizar el overhead de cada transferencia.
Utilizar Operaciones Asíncronas: Aprovecha las operaciones asíncronas, como las copias de memoria asíncronas y los lanzamientos de kernel, para superponer cálculo y comunicación. Esto permite que la CPU realice otras tareas mientras la GPU está ejecutando, mejorando el rendimiento general de la aplicación.

Ejemplo: Optimizar los patrones de acceso a memoria utilizando memoria compartida en CUDA

Código original con accesos ineficientes a memoria global:

__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;
    }
}

Código optimizado utilizando memoria compartida:

__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;
    }
}

En el código optimizado, los datos de entrada se cargan primero en la memoria compartida, que tiene una latencia mucho menor en comparación conAquí está la traducción al español del archivo markdown:

Memoria global

La computación se realiza entonces utilizando la memoria compartida, reduciendo el número de accesos a la memoria global y mejorando el rendimiento.

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design