Jak projektować układy GPU
Chapter 6 Gpu Performance Metrics and Analysis

Rozdział 6: Metryki wydajności GPU i analiza

Analiza i optymalizacja wydajności aplikacji GPU jest kluczowa dla osiągnięcia wysokiej efektywności i wykorzystania zasobów sprzętowych GPU. W tym rozdziale zbadamy kluczowe metryki wydajności GPU, narzędzia do profilowania i optymalizacji, techniki identyfikacji wąskich gardeł wydajności oraz strategie poprawy wydajności GPU.

Przepustowość, opóźnienie i przepustowość pamięci

Trzy podstawowe mierniki oceny wydajności GPU to przepustowość, opóźnienie i przepustowość pamięci. Zrozumienie tych mierników i ich implikacji jest kluczowe dla analizy i optymalizacji aplikacji GPU.

Przepustowość

Przepustowość odnosi się do liczby operacji lub zadań, które GPU może wykonać w danym czasie. Zwykle mierzy się ją w liczbie operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę (FLOPS) lub liczbie instrukcji na sekundę (IPS). GPU są zaprojektowane, aby osiągać wysoką przepustowość, wykorzystując równoległość i wykonując jednocześnie dużą liczbę wątków.

Teoretyczna szczytowa przepustowość GPU może być obliczona za pomocą następującego wzoru:

Szczytowa przepustowość (FLOPS) = Liczba rdzeni CUDA × Częstotliwość zegara × FLOPS na rdzeń CUDA na cykl

Na przykład, karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti ma 4352 rdzenie CUDA, częstotliwość zegara bazowego 1350 MHz i każdy rdzeń CUDA może wykonać 2 operacje zmiennoprzecinkowe na cykl (FMA - Fused Multiply-Add). Dlatego jej teoretyczna szczytowa przepustowość wynosi:

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

Jednak osiągnięcie teoretycznej szczytowej przepustowości w praktyce jest trudne ze względu na różne czynniki, takie jak wzorce dostępu do pamięci, rozbieżność gałęzi i ograniczenia zasobów.

Opóźnienie

Opóźnienie odnosi się do czasu, jaki zajmuje wykonanie pojedynczej operacji lub zadania. W kontekście GPU opóźnienie jest często związane z operacjami dostępu do pamięci. GPU mają hierarchiczny system pamięci, a dostęp do danych z różnych poziomów tej hierarchii wiąże się z różnymiTypowe opóźnienia dla różnych poziomów pamięci w GPU to:

  • Rejestry: 0-1 cykli
  • Pamięć współdzielona: 1-2 cykle
  • Pamięć podręczna L1: 20-30 cykli
  • Pamięć podręczna L2: 200-300 cykli
  • Pamięć globalna (DRAM): 400-800 cykli

Opóźnienie może mieć znaczący wpływ na wydajność GPU, zwłaszcza gdy istnieją zależności między operacjami lub gdy wątki oczekują na pobranie danych z pamięci. Techniki takie jak ukrywanie opóźnień, prefetchowanie i buforowanie mogą pomóc złagodzić wpływ opóźnień na wydajność GPU.

Przepustowość pamięci

Przepustowość pamięci odnosi się do szybkości, z jaką dane mogą być przenoszone między GPU a jego podsystemem pamięci. Mierzy się ją w bajtach na sekundę (B/s) lub gigabajtach na sekundę (GB/s). Karty GPU mają interfejsy pamięci o wysokiej przepustowości, takie jak GDDR6 lub HBM2, aby wspierać intensywne obliczenia graficzne i obliczeniowe.

Teoretyczna szczytowa przepustowość pamięci GPU może być obliczona za pomocą następującego wzoru:

Szczytowa przepustowość pamięci (GB/s) = Częstotliwość zegara pamięci × Szerokość szyny pamięci ÷ 8

Na przykład, karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti ma częstotliwość zegara pamięci 7000 MHz (efektywna) i szerokość szyny pamięci 352 bity. Dlatego jej teoretyczna szczytowa przepustowość pamięci wynosi:

Szczytowa przepustowość pamięci (GB/s) = 7000 MHz × 352 bity ÷ 8 = 616 GB/s

Przepustowość pamięci jest kluczowym czynnikiem w wydajności GPU, ponieważ wiele aplikacji GPU jest ograniczonych przez pamięć, co oznacza, że ich wydajność jest ograniczona przez szybkość, z jaką dane mogą być przenoszone między GPU a pamięcią. Optymalizacja wzorców dostępu do pamięci, minimalizacja transferów danych i wykorzystanie hierarchii pamięci mogą pomóc w zwiększeniu wykorzystania przepustowości pamięci.

Narzędzia do profilowania i optymalizacji wydajności

Narzędzia do profilowania i optymalizacji wydajności są niezbędne do analizowania zachowania aplikacji GPU, identyfikowania wąskich gardeł wydajności i kierowania wysiłkami optymalizacyjnymi. Narzędzia te dostarczają informacji na temat różnych aspektów wydajności GPU, takich jak czas wykonywania kerneli, dostęp do pamięciWzorce ESS, zajętość i wykorzystanie zasobów

Niektóre popularne narzędzia do profilowania i optymalizacji wydajności dla kart GPU to:

  1. NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Graficzne narzędzie do profilowania, które zapewnia kompleksowy widok wydajności aplikacji GPU. Pozwala programistom analizować wykonywanie jądra, transfery pamięci i wywołania API, a także dostarcza rekomendacji dotyczących optymalizacji.

  2. NVIDIA Nsight: Zintegrowane środowisko programistyczne (IDE), które zawiera funkcje profilowania i debugowania dla aplikacji GPU. Obsługuje różne języki programowania i struktury, takie jak CUDA, OpenCL i OpenACC.

  3. NVIDIA Nsight Compute: Samodzielne narzędzie do profilowania, które koncentruje się na analizie wydajności jądra GPU. Dostarcza szczegółowych metryk wydajności, takich jak przepustowość instrukcji, efektywność pamięci i zajętość, oraz pomaga zidentyfikować wąskie gardła wydajności na poziomie kodu źródłowego.

  4. AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Narzędzie do profilowania dla kart GPU AMD, które przechwytuje i wizualizuje dane wydajnościowe dla aplikacji DirectX, Vulkan i OpenCL. Dostarcza informacji na temat wykorzystania GPU, użycia pamięci i zastojów w potoku.

  5. AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Narzędzie do statycznej analizy, które analizuje kod shadera GPU i dostarcza przewidywań wydajności, wykorzystania zasobów i sugestii optymalizacji.

Te narzędzia zwykle działają poprzez instrumentację kodu aplikacji GPU, zbieranie danych wydajnościowych podczas wykonywania i prezentowanie danych w przyjaznym dla użytkownika formacie do analizy. Często dostarczają widoków osi czasu, liczników wydajności i korelacji z kodem źródłowym, aby pomóc programistom zidentyfikować problemy z wydajnością i zoptymalizować swój kod.

Przykład: Profilowanie aplikacji CUDA przy użyciu NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

  1. Zbuduj aplikację CUDA z włączonym profilowaniem:

    nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo

  2. Uruchom aplikację z profilowaniem:

    nvprof ./myapp

  3. Otwórz Visual Profiler:

    nvvp

  4. Zaimportuj wygenerowane dane profilowaniaOto tłumaczenie pliku Markdown na język polski. Dla kodu, nie tłumacz kodu, tylko tłumacz komentarze.

  5. Przeanalizuj widok osi czasu, wydajność jądra, transfery pamięci i wywołania API.

  6. Zidentyfikuj wąskie gardła wydajności i zoptymalizuj kod na podstawie zaleceń profilowacza.

Identyfikacja wąskich gardeł wydajności

Identyfikacja wąskich gardeł wydajności jest kluczowa dla optymalizacji aplikacji GPU. Wąskie gardła wydajności mogą wynikać z różnych czynników, takich jak nieefektywne wzorce dostępu do pamięci, niska zajętość, rozbieżność gałęzi i ograniczenia zasobów. Niektóre typowe techniki identyfikacji wąskich gardeł wydajności obejmują:

  1. Profilowanie: Korzystanie z narzędzi profilujących do pomiaru czasu wykonywania jądra, czasu transferu pamięci i narzutu API może pomóc zidentyfikować, które części aplikacji zużywają najwięcej czasu i zasobów.

  2. Analiza zajętości: Zajętość odnosi się do proporcji aktywnych warptów do maksymalnej liczby warptów obsługiwanych przez GPU. Niska zajętość może wskazywać na niedostateczne wykorzystanie zasobów GPU i sugerować potrzebę optymalizacji wymiarów bloku i siatki lub zmniejszenia użycia rejestrów i pamięci współdzielonej.

  3. Badanie wzorców dostępu do pamięci: Nieefektywne wzorce dostępu do pamięci, takie jak nieskoordynowane dostępy do pamięci lub częste dostępy do pamięci globalnej, mogą znacząco wpłynąć na wydajność GPU. Analiza wzorców dostępu do pamięci przy użyciu narzędzi profilujących może pomóc zidentyfikować możliwości optymalizacji, takie jak korzystanie z pamięci współdzielonej lub poprawa lokalności danych.

  4. Badanie rozbieżności gałęzi: Rozbieżność gałęzi występuje, gdy wątki w ramach warpta podejmują różne ścieżki wykonania z powodu instrukcji warunkowych. Rozbieżne gałęzie mogą prowadzić do serializacji i zmniejszenia wydajności. Identyfikacja i minimalizacja rozbieżności gałęzi może pomóc w poprawie wydajności GPU.

  5. Monitorowanie wykorzystania zasobów: GPU mają ograniczone zasoby, takie jak rejestry, pamięć współdzielona i bloki wątków. Monitorowanie wykorzystania zasobów przy użyciu narzędzi profilujących może pomóc zidentyfikować wąskie gardła zasobów i ukierunkować wysiłki optymalizacyjne, takie jak zmniejszenie użycia rejestrów.Tutaj jest tłumaczenie na język polski tego pliku Markdown. Dla kodu, nie tłumaczę kodu, tylko komentarze.

Przykład: Identyfikacja wąskiego gardła dostępu do pamięci przy użyciu NVIDIA Nsight Compute

  1. Profiluj aplikację CUDA przy użyciu Nsight Compute:

    ncu -o profile.ncu-rep ./myapp

  2. Otwórz wygenerowany raport profilowania w Nsight Compute.

  3. Przeanalizuj sekcję "Analiza obciążenia pamięci", aby zidentyfikować nieefektywne wzorce dostępu do pamięci, takie jak nieskoalescowane dostępy lub wysokie wykorzystanie pamięci globalnej.

  4. Zoptymalizuj wzorce dostępu do pamięci w oparciu o informacje dostarczone przez Nsight Compute, takie jak użycie pamięci współdzielonej lub poprawa lokalności danych.

Strategie poprawy wydajności GPU

Po zidentyfikowaniu wąskich gardeł wydajności można zastosować różne strategie w celu poprawy wydajności GPU. Niektóre typowe strategie optymalizacji obejmują:

  1. Maksymalizacja równoległości: Upewnij się, że aplikacja jest rozbita na wystarczającą liczbę zadań równoległych, aby w pełni wykorzystać zasoby GPU. Może to obejmować dostosowanie wymiarów bloków i siatki, używanie strumieni do równoległego wykonywania lub wykorzystywanie równoległości na poziomie zadań.

  2. Optymalizacja wzorców dostępu do pamięci: Popraw efektywność dostępu do pamięci, minimalizując dostępy do pamięci globalnej, używając pamięci współdzielonej dla często używanych danych i zapewniając skoalescowane dostępy do pamięci. Techniki takie jak tiling pamięci, transformacje układu danych i buforowanie mogą pomóc w optymalizacji wydajności pamięci.

  3. Zmniejszenie rozbieżności gałęzi: Zminimalizuj rozbieżność gałęzi, reorganizując kod, aby uniknąć rozbieżnych gałęzi w obrębie warpu. Techniki takie jak predykcja gałęzi, gałęziowanie zależne od danych i programowanie na poziomie warpu mogą pomóc zmniejszyć wpływ rozbieżności gałęzi.

  4. Wykorzystanie hierarchii pamięci: Efektywnie wykorzystuj hierarchię pamięci GPU, maksymalizując użycie rejestrów i pamięci współdzielonej dla często używanych danych. Używaj pamięci tekstur i pamięci stałej dla danych tylko do odczytu, które wykazują lokalność przestrzenną lub są równomiernie dostępne dla wątków.

  5. Nakładanie obliczeń i dostępu do pamięciOto tłumaczenie na język polski:

Ukrywanie opóźnień transferu pamięci: Ukryj opóźnienia transferu pamięci, nakładając obliczenia z transferami pamięci przy użyciu strumieni CUDA lub kolejek poleceń OpenCL. Pozwala to na wykonywanie obliczeń na GPU, podczas gdy dane są przenoszone między pamięcią hosta a urządzenia.

  1. Dostrajanie parametrów uruchamiania jądra: Eksperymentuj z różnymi rozmiarami bloków i siatek, aby znaleźć optymalną konfigurację dla każdego jądra. Optymalne parametry uruchamiania zależą od czynników, takich jak liczba rejestrów używanych przez wątek, użycie pamięci współdzielonej i charakterystyka architektury GPU.

  2. Minimalizacja transferów danych host-urządzenie: Zmniejsz ilość danych przesyłanych między hostem (CPU) a urządzeniem (GPU), wykonując jak najwięcej obliczeń na GPU. Grupuj małe transfery w większe, aby zmniejszyć narzut każdego transferu.

  3. Korzystanie z operacji asynchronicznych: Wykorzystuj operacje asynchroniczne, takie jak asynchroniczne kopie pamięci i uruchamianie jąder, aby nakładać obliczenia i komunikację. Pozwala to na wykonywanie innych zadań przez CPU, podczas gdy GPU wykonuje obliczenia, poprawiając ogólną wydajność aplikacji.

Przykład: Optymalizacja wzorców dostępu do pamięci przy użyciu pamięci współdzielonej w CUDA

Oryginalny kod z nieefektywnymi dostępami do pamięci globalnej:

__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;
    }
}

Zoptymalizowany kod wykorzystujący pamięć współdzieloną:

__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
```Oto tłumaczenie pliku Markdown na język polski. Dla kodu, nie tłumacz kodu, tylko tłumacz komentarze:
 
a[tid] = result;
    }
}

W zoptymalizowanym kodzie, dane wejściowe są najpierw ładowane do pamięci współdzielonej, która ma znacznie niższą opóźnienie w porównaniu do pamięci globalnej. Obliczenia są następnie wykonywane przy użyciu pamięci współdzielonej, zmniejszając liczbę dostępów do pamięci globalnej i poprawiając wydajność.

Wniosek

Analiza i optymalizacja wydajności GPU jest kluczowa dla opracowywania wydajnych i wysokowydajnych aplikacji GPU. Poprzez zrozumienie kluczowych metryk wydajności, takich jak przepustowość, opóźnienie i przepustowość pamięci, deweloperzy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące optymalizacji swojego kodu.

Narzędzia do profilowania i optymalizacji wydajności odgrywają kluczową rolę w identyfikowaniu wąskich gardeł wydajności i kierowaniu wysiłków optymalizacyjnych. Te narzędzia dostarczają cennych informacji na temat wykonywania jądra, wzorców dostępu do pamięci, zajętości i wykorzystania zasobów, umożliwiając deweloperom skupienie się na najbardziej krytycznych obszarach.

Typowe strategie optymalizacji obejmują maksymalizację równoległości, optymalizację wzorców dostępu do pamięci, zmniejszenie rozbieżności gałęzi itp.

Oto niektóre typowe strategie optymalizacji wydajności GPU, kontynuowane w formacie Markdown:

  1. Zmniejszanie rozbieżności gałęzi: Rozbieżny przepływ sterowania w obrębie warpu/fali może prowadzić do serializacji i zmniejszenia wydajności SIMD. Algorytmy powinny być strukturyzowane w celu zminimalizowania rozbieżności gałęzi, o ile to możliwe. Techniki takie jak predykcja gałęzi, zależne od danych gałęziowanie i programowanie na poziomie warpu mogą pomóc zmniejszyć wpływ rozbieżności gałęzi.

  2. Wykorzystywanie hierarchii pamięci: Efektywnie wykorzystuj hierarchię pamięci GPU, maksymalizując użycie rejestrów i pamięci współdzielonej dla często dostępnych danych. Używaj pamięci tekstur i pamięci stałej dla danych tylko do odczytu, które wykazują lokalność przestrzenną lub są równomiernie dostępne w wątkach.

  3. Nakładanie obliczeń i transferów pamięci: Ukryj opóźnienie transferu pamięci, nakładając obliczenia z transferami pamięci przy użyciu strumieni CUDA lub kolejek poleceń OpenCL. Pozwala toTutaj jest tłumaczenie na język polski, z zachowaniem oryginalnego kodu:

  4. Dostrajanie parametrów uruchomienia jądra: Eksperymentuj z różnymi rozmiarami bloków i siatek, aby znaleźć optymalną konfigurację dla każdego jądra. Optymalne parametry uruchomienia zależą od czynników takich jak liczba rejestrów używanych przez wątek, wykorzystanie pamięci współdzielonej i charakterystyka architektury GPU.

  5. Minimalizacja transferów danych między hostem a urządzeniem: Zmniejsz ilość danych przesyłanych między hostem (CPU) a urządzeniem (GPU), wykonując jak najwięcej obliczeń na GPU. Grupuj małe transfery w większe, aby zmniejszyć narzut każdego transferu.

  6. Wykorzystanie operacji asynchronicznych: Wykorzystuj operacje asynchroniczne, takie jak asynchroniczne kopiowanie pamięci i uruchamianie jąder, aby nakładać obliczenia i komunikację. Pozwala to na wykonywanie innych zadań przez CPU, podczas gdy GPU wykonuje swoje obliczenia, poprawiając ogólną wydajność aplikacji.

Przykład: Optymalizacja wzorców dostępu do pamięci przy użyciu pamięci współdzielonej w CUDA

Oryginalny kod z nieefektywnym dostępem do pamięci globalnej:

__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;
    }
}

Zoptymalizowany kod wykorzystujący pamięć współdzieloną:

__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;
    }
}

W zoptymalizowanym kodzie, dane wejściowe są najpierw ładowane do pamięci współdzielonej, która ma znacznie niższą latencję w porównaniu doOto tłumaczenie na język polski:

Globalna pamięć

Obliczenia są następnie wykonywane przy użyciu pamięci współdzielonej, co zmniejsza liczbę dostępów do globalnej pamięci i poprawia wydajność.

Chapter 5 Gpu Memory System DesignChapter 7 Streaming Multiprocessor Design