Hogyan Tervezzünk GPU Chipet
Chapter 6 Gpu Performance Metrics and Analysis

6. fejezet: GPU-teljesítménymutatók és -elemzés

A GPU-alkalmazások teljesítményének elemzése és optimalizálása kulcsfontosságú a GPU hardvererforrások magas hatékonyságának és kihasználtságának eléréséhez. Ebben a fejezetben megvizsgáljuk a legfontosabb GPU-teljesítménymutatókat, a profilozási és optimalizálási eszközöket, a teljesítménykritikus pontok azonosításának technikáit és a GPU-teljesítmény javításának stratégiáit.

Átvitel, késleltetés és memóriasávszélesség

A GPU-teljesítmény értékeléséhez három alapvető mutató van: az átvitel, a késleltetés és a memóriasávszélesség. Ezen mutatók és következményeik megértése elengedhetetlen a GPU-alkalmazások elemzéséhez és optimalizálásához.

Átvitel

Az átvitel a GPU által adott időegység alatt elvégzett műveletek vagy feladatok számát jelenti. Általában lebegőpontos művelet per másodpercben (FLOPS) vagy utasítás per másodpercben (IPS) mérjük. A GPU-k a párhuzamosság kihasználásával és nagyszámú szál egyidejű végrehajtásával érnek el nagy átvitelt.

A GPU elméleti csúcsátvitele a következő képlettel számítható:

Csúcsátvitel (FLOPS) = CUDA-magok száma × Órajel-frekvencia × FLOPS per CUDA-mag per ciklus

Például egy NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU-nak 4352 CUDA-magja van, 1350 MHz-es alapórajellel, és minden CUDA-mag 2 lebegőpontos műveletet tud végrehajtani ciklusonként (FMA - Fused Multiply-Add). Így az elméleti csúcsátvitele:

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

Azonban a gyakorlatban elérni az elméleti csúcsátvitelt kihívást jelent, mivel különböző tényezők, mint a memóriaelérési minták, az elágazás-divergencia és az erőforrás-korlátok befolyásolják.

Késleltetés

A késleltetés egy művelet vagy feladat befejezéséhez szükséges idő. A GPU-k esetében a késleltetés gyakran a memóriaműveletekhez kapcsolódik. A GPU-knak hierarchikus memóriarendszerük van, és a memóriahierarchia különböző szintjeiről történő adatelérés eltérő késleltetést okoz.Tipikus késleltetések különböző memóriatípusok esetén egy GPU-ban:

  • Regiszterek: 0-1 ciklus
  • Megosztott memória: 1-2 ciklus
  • L1 gyorsítótár: 20-30 ciklus
  • L2 gyorsítótár: 200-300 ciklus
  • Globális memória (DRAM): 400-800 ciklus

A késleltetésnek jelentős hatása lehet a GPU teljesítményére, különösen akkor, ha függőségek vannak a műveletek között, vagy ha a szálak adatok lekérésére várnak a memóriából. A késleltetés hatásának mérséklésére olyan technikák használhatók, mint a késleltetés elrejtése, az előre betöltés és a gyorsítótárazás.

Memória sávszélesség

A memória sávszélesség azt jelenti, hogy milyen sebességgel lehet adatokat átvinni a GPU és a memória alrendszere között. Általában byte/másodperc (B/s) vagy gigabyte/másodperc (GB/s) mértékegységben mérik. A GPU-k nagy sávszélességű memória-interfészekkel, például GDDR6 vagy HBM2 technológiával rendelkeznek, hogy támogassák a grafikai és számítási feladatok adatintenzív természetét.

A GPU elméleti csúcs memória sávszélessége a következő képlettel számítható:

Csúcs memória sávszélesség (GB/s) = Memória órajel frekvencia × Memória sín szélesség ÷ 8

Például egy NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU memória órajel frekvenciája 7000 MHz (effektív) és a memória sín szélessége 352 bit. Így az elméleti csúcs memória sávszélessége:

Csúcs memória sávszélesség (GB/s) = 7000 MHz × 352 bit ÷ 8 = 616 GB/s

A memória sávszélesség kritikus tényező a GPU teljesítménye szempontjából, mivel sok GPU-alkalmazás memória-kötött, vagyis a teljesítményüket a GPU és a memória közötti adatátvitel sebessége korlátozza. A memória-hozzáférési minták optimalizálása, az adatátvitelek minimalizálása és a memória-hierarchia kihasználása segíthet javítani a memória sávszélesség kihasználását.

Profilozási és teljesítményoptimalizálási eszközök

A profilozási és teljesítményoptimalizálási eszközök elengedhetetlenek a GPU-alkalmazások viselkedésének elemzéséhez, a teljesítménybeli szűk keresztmetszetek azonosításához és az optimalizálási erőfeszítések irányításához. Ezek az eszközök betekintést nyújtanak a GPU-teljesítmény különböző aspektusaiba, például a kernel-végrehajtási időbe, a memória-hozzáférésbe és a szálak kihasználtságába.Itt a magyar fordítás a megadott Markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, a kódot nem.

GPU-k népszerű profilozási és teljesítményoptimalizálási eszközei:

  1. NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Egy grafikus profilozó eszköz, amely átfogó képet nyújt a GPU-alkalmazás teljesítményéről. Lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy elemezzék a kernel végrehajtását, a memória-átviteleket és az API-hívásokat, valamint optimalizálási javaslatokat nyújt.

  2. NVIDIA Nsight: Egy integrált fejlesztői környezet (IDE), amely profilozási és hibakeresési képességeket tartalmaz GPU-alkalmazásokhoz. Támogatja a különböző programozási nyelveket és keretrendszereket, mint a CUDA, az OpenCL és az OpenACC.

  3. NVIDIA Nsight Compute: Egy önálló profilozó eszköz, amely a GPU-kernel teljesítményének elemzésére összpontosít. Részletes teljesítménymutatókat biztosít, mint például az utasítás-átviteli sebességet, a memória-hatékonyságot és a kihasználtságot, és segít azonosítani a teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket a forráskód szintjén.

  4. AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Egy profilozó eszköz AMD GPU-khoz, amely rögzíti és megjeleníti a teljesítményadatokat DirectX, Vulkan és OpenCL alkalmazásokhoz. Betekintést nyújt a GPU-kihasználtságba, a memóriahasználatba és a pipeline-leállásokba.

  5. AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Egy statikus elemző eszköz, amely elemzi a GPU-árnyékoló kódot, és teljesítmény-előrejelzéseket, erőforrás-felhasználást és optimalizálási javaslatokat nyújt.

Ezek az eszközök általában úgy működnek, hogy instrumentálják a GPU-alkalmazás kódját, adatokat gyűjtenek a végrehajtás során, és felhasználóbarát formátumban jelenítik meg az adatokat az elemzéshez. Gyakran biztosítanak időskála-nézeteket, teljesítményszámlálókat és forráskód-korrelációt, hogy segítsék a fejlesztőket a teljesítménybeli problémák azonosításában és a kód optimalizálásában.

Példa: CUDA-alkalmazás profilozása az NVIDIA Visual Profiler (nvvp) használatával

  1. Építse fel a CUDA-alkalmazást profilozási engedélyezéssel:

    nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo

  2. Futtassa az alkalmazást profilozással:

    nvprof ./myapp

  3. Nyissa meg a Visual Profiler-t:

    nvvp

  4. Importálja a generált profilozási adatokat5. Elemezze az idővonal nézetet, a kernel teljesítményt, a memória átviteleket és az API hívásokat.

  5. Azonosítsa a teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket, és optimalizálja a kódot a profilozó ajánlásai alapján.

Teljesítménybeli szűk keresztmetszetek azonosítása

A teljesítménybeli szűk keresztmetszetek azonosítása kulcsfontosságú a GPU-alkalmazások optimalizálása szempontjából. A teljesítménybeli szűk keresztmetszetek különféle tényezőkből adódhatnak, mint például a hatékony tárkezelési minták, alacsony foglaltság, ágszétválás és erőforrás-korlátok. A teljesítménybeli szűk keresztmetszetek azonosításának néhány gyakori technikája:

  1. Profilozás: Profilozó eszközök használata a kernel végrehajtási idő, a memória átviteli idő és az API-terhelés mérésére segíthet azonosítani, hogy az alkalmazás mely részei fogyasztják a legtöbb időt és erőforrást.

  2. Foglaltság elemzése: A foglaltság a aktív warps aránya a GPU által támogatott maximális warps számához. Az alacsony foglaltság a GPU-erőforrások alulhasznosítását jelezheti, és a blokk- és rácsméretek optimalizálásának vagy a regiszter- és megosztott memóriahasználat csökkentésének szükségességére utalhat.

  3. Memóriaelérési minták vizsgálata: A hatékony tárkezelési minták, például a nem összevont memóriaelérések vagy a gyakori globális memória-hozzáférések jelentősen befolyásolhatják a GPU teljesítményét. A memóriaelérési minták profilozó eszközökkel történő elemzése segíthet azonosítani az optimalizálási lehetőségeket, például a megosztott memória használatát vagy az adatelhelyezés javítását.

  4. Ágszétválás vizsgálata: Az ágszétválás akkor fordul elő, amikor a warp szálai különböző végrehajtási utakat követnek feltételes utasítások miatt. A divergens ágak szerializációhoz és csökkent teljesítményhez vezethetnek. Az ágszétválás azonosítása és minimalizálása javíthatja a GPU teljesítményét.

  5. Erőforrás-kihasználtság figyelése: A GPU-k korlátozott erőforrásokkal rendelkeznek, mint például regiszterek, megosztott memória és szálblokkok. Az erőforrás-kihasználtság profilozó eszközökkel történő figyelése segíthet azonosítani az erőforrás-szűk keresztmetszeteket, és iránymutatást adhat az optimalizálási erőfeszítésekhez, például a regiszterhasználat csökkentéséhez.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kódot, csak a megjegyzéseket.

Példa: A memória-hozzáférési szűk keresztmetszet azonosítása az NVIDIA Nsight Compute használatával

  1. Profil készítése a CUDA-alkalmazásról az Nsight Compute használatával:

    ncu -o profile.ncu-rep ./myapp

  2. Nyissa meg a generált profil-jelentést az Nsight Compute-ban.

  3. Elemezze a "Memory Workload Analysis" (Memória-terhelés elemzése) szakaszt, hogy azonosítsa a nem hatékony memória-hozzáférési mintákat, például a nem összevont hozzáféréseket vagy a magas globális memória-használatot.

  4. Optimalizálja a memória-hozzáférési mintákat az Nsight Compute által nyújtott betekintések alapján, például a megosztott memória használatával vagy az adatelhelyezés javításával.

Stratégiák a GPU-teljesítmény javítására

Miután azonosították a teljesítmény-szűk keresztmetszeteket, különféle stratégiákat lehet alkalmazni a GPU-teljesítmény javítására. Néhány gyakori optimalizálási stratégia:

  1. A párhuzamosság maximalizálása: Győződjön meg arról, hogy az alkalmazás elegendő párhuzamos feladatra van bontva a GPU-erőforrások teljes kihasználása érdekében. Ez magában foglalhatja a blokk- és rácsméretek módosítását, streamek használatát a párhuzamos végrehajtáshoz vagy a feladat-szintű párhuzamosság kihasználását.

  2. A memória-hozzáférési minták optimalizálása: Javítsa a memória-hozzáférés hatékonyságát a globális memória-hozzáférések minimalizálásával, a gyakran hozzáférhető adatok megosztott memória használatával, és biztosítsa a koaleszált memória-hozzáféréseket. A memória-felosztás, az adatelrendezés-átalakítások és a gyorsítótárazás segíthetnek a memória-teljesítmény optimalizálásában.

  3. Az ágak divergenciájának csökkentése: Minimalizálja az ágak divergenciáját a kód újrastrukturálásával, hogy elkerülje a divergens ágakat egy warpon belül. Technikák, mint az ág-predikció, az adattól függő elágazás és a warp-szintű programozás segíthetnek csökkenteni az ágak divergenciájának hatását.

  4. A memória-hierarchia kihasználása: Hatékonyan használja ki a GPU memória-hierarchiáját a regiszterek és a megosztott memória maximális felhasználásával a gyakran hozzáférhető adatokhoz. Használja a textúra-memóriát és az állandó memóriát a csak olvasható, térbeli lokalitással vagy egyenletesen hozzáférhető adatokhoz.

  5. A számítás és a memória-hozzáférés átfedése: Próbálja meg átfedni a számítási és a memória-hozzáférési műveleteket, hogy kihasználja a GPU párhuzamos természetét, és csökkentse a várakozási időt.Kérem, itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódnál csak a megjegyzéseket fordítottam le, a kódot nem.

Memória-átvitel optimalizálása: Rejtsük el a memória-átviteli késleltetést a számítások és a memória-átvitelek átfedésével CUDA-folyamok vagy OpenCL-parancssorok használatával. Ez lehetővé teszi a GPU számára, hogy számításokat végezzen, miközben az adatok a gazdagép és az eszköz memóriája között átvitelre kerülnek.

  1. Kernel indítási paraméterek hangolása: Kísérletezzen különböző blokk- és rácsméretek használatával, hogy megtalálja az optimális konfigurációt minden kernelhez. Az optimális indítási paraméterek olyan tényezőktől függenek, mint a szálankénti regiszterhasználat, a megosztott memória használata és a GPU-architektúra jellemzői.

  2. A gazdagép-eszköz adatátvitel minimalizálása: Csökkentse a gazdagép (CPU) és az eszköz (GPU) közötti adatátvitel mennyiségét azáltal, hogy a lehető legtöbb számítást a GPU-n végzi el. Csoportosítsa a kis átviteleket nagyobb átvitelekbe, hogy amortizálja az egyes átvitelek túlterhelését.

  3. Aszinkron műveletek használata: Használjon aszinkron műveleteket, például aszinkron memóriamásolást és kernel-indításokat, hogy átfedésbe hozza a számítást és a kommunikációt. Ez lehetővé teszi a CPU számára, hogy más feladatokat végezzen, miközben a GPU végrehajtja a műveleteket, javítva az alkalmazás teljesítményét.

Példa: A memória-hozzáférési minták optimalizálása megosztott memória használatával CUDA-ban

Eredeti kód, amely nem hatékony globális memória-hozzáféréseket használ:

__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;
    }
}

Optimalizált kód megosztott memória használatával:

__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];
        }
        datItt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban csak a megjegyzéseket fordítottam le, a kódot nem.
 
a[tid] = result;
    }
}

Az optimalizált kódban az bemeneti adatok először a megosztott memóriába töltődnek be, amely sokkal alacsonyabb késleltetéssel rendelkezik a globális memóriához képest. A számítás ezután a megosztott memória használatával történik, csökkentve a globális memória-hozzáférések számát és javítva a teljesítményt.

Következtetés

A GPU-teljesítmény elemzése és optimalizálása elengedhetetlen a hatékony és nagy teljesítményű GPU-alkalmazások fejlesztéséhez. A teljesítménymutatók, mint a átviteli sebesség, a késleltetés és a memória sávszélesség megértésével a fejlesztők megalapozott döntéseket hozhatnak a kód optimalizálásáról.

A profilozási és teljesítményoptimalizálási eszközök kulcsfontosságú szerepet játszanak a teljesítménybeli szűk keresztmetszetek azonosításában és az optimalizálási erőfeszítések irányításában. Ezek az eszközök értékes betekintést nyújtanak a kernel végrehajtásába, a memória-hozzáférési mintákba, a foglaltságba és az erőforrás-kihasználtságba, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy optimalizálási erőfeszítéseiket a legkritikusabb területekre összpontosítsák.

Íme néhány gyakori stratégia a GPU-teljesítmény optimalizálására, folytatva a Markdown formátumban:

  1. Az eltérő elágazások csökkentése: A warp/wavefront-on belüli eltérő vezérlési folyam szerializációhoz és csökkent SIMD-hatékonysághoz vezethet. Az algoritmusokat úgy kell kialakítani, hogy minimalizálják az eltérő elágazásokat, ahol lehetséges. Olyan technikák, mint az elágazás-előrejelzés, az adattól függő elágazás és a warp-szintű programozás segíthetnek csökkenteni az eltérő elágazások hatását.

  2. A memória-hierarchia kihasználása: Hatékonyan használja ki a GPU memória-hierarchiáját a regiszterek és a megosztott memória maximális felhasználásával a gyakran hozzáférhetett adatokhoz. Használja a textúra-memóriát és az állandó memóriát a csak olvasható, térbeli lokalitással vagy egyenletesen hozzáférhetett adatokhoz.

  3. A számítás és a memória-átvitel átfedése: Rejtse el a memória-átviteli késleltetést a számítás és a memória-átvitel átfedésével CUDA-folyamok vagy OpenCL-parancssorok használatával. Ez lehetővé teszi, hogyHere is the Hungarian translation of the provided markdown file, with the code comments translated:

  4. Kernel indítási paraméterek hangolása: Kísérletezzen különböző blokk- és rácsméretek használatával, hogy megtalálja az optimális konfigurációt minden egyes kernelhez. Az optimális indítási paraméterek olyan tényezőktől függenek, mint a szálankénti regiszterhasználat, a megosztott memória használata és a GPU-architektúra jellemzői.

  5. Gazdagép-eszköz adatátvitel minimalizálása: Csökkentse a gazdagép (CPU) és az eszköz (GPU) közötti adatátvitel mennyiségét, végezve a lehető legtöbb számítást a GPU-n. Csoportosítsa a kis átviteleket nagyobb átvitelekbe, hogy amortizálja az egyes átvitelek túlterhelését.

  6. Aszinkron műveletek használata: Használjon aszinkron műveleteket, például aszinkron memóriamásolást és kernel-indításokat, hogy átfedésbe hozza a számítást és a kommunikációt. Ez lehetővé teszi, hogy a CPU más feladatokat végezzen, miközben a GPU végrehajtja, javítva az alkalmazás teljesítményét.

Példa: A memóriaelérési minták optimalizálása megosztott memória használatával CUDA-ban

Eredeti kód, amely nem hatékony globális memória-hozzáféréseket használ:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // A szál azonosítójának kiszámítása
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        // Nem hatékony globális memória-hozzáférések
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Optimalizált kód megosztott memória használatával:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // Megosztott memória lefoglalása
    __shared__ float sharedData[256];
    // A szál azonosítójának kiszámítása
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    // Az adatok betöltése a megosztott memóriába
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        // Hatékony megosztott memória-hozzáférések
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Az optimalizált kódban az bemeneti adatok először a megosztott memóriába töltődnek be, amely sokkal alacsonyabb késleltetéssel rendelkezik, mint aHere is the Hungarian translation of the provided text, with the code comments translated:

Globális memória

A számítás ezután a megosztott memória használatával történik, csökkentve a globális memória-hozzáférések számát és javítva a teljesítményt.

// Allocate global memory
float* d_a = NULL;
float* d_b = NULL;
float* d_c = NULL;
cudaMalloc((void**)&d_a, size * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_b, size * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_c, size * sizeof(float));
 
// Copy data from host to device
cudaMemcpy(d_a, h_a, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, h_b, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
 
// Kernel launch
dim3 block(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
dim3 grid(size / block.x, size / block.y);
kernel<<<grid, block>>>(d_a, d_b, d_c, size);
 
// Copy result from device to host
cudaMemcpy(h_c, d_c, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
 
// Free device memory
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
Chapter 5 Gpu Memory System DesignChapter 7 Streaming Multiprocessor Design